PySpark DataFrame 的 fillna(~)
方法将 null
值替换为您指定的值。我们还可以选择列来执行填充。
参数
1.value
| int
或 float
或 string
或 boolean
或 dict
用于填充 null
值的值。对于 dict
,键将是列标签,值将是该列的填充值。如果传递dict
,则忽略subset
。
2. subset
| string
或 tuple
或 list
| optional
要考虑填充的列。默认情况下,将考虑与 value
类型相同的所有列。
返回值
PySpark 数据帧 (pyspark.sql.dataframe.DataFrame
)。
例子
考虑以下PySpark DataFrame:
df = spark.createDataFrame([["Alex", 25, None], [None, 30, 200], ["Cathy", None, 100]], ["name", "age", "salary"])
df.show()
+-----+----+------+
| name| age|salary|
+-----+----+------+
| Alex| 25| null|
| null| 30| 200|
|Cathy|null| 100|
+-----+----+------+
填充整个PySpark DataFrame中的缺失值
要使用 50
填充所有缺失值:
df.fillna(50).show()
+-----+---+------+
| name|age|salary|
+-----+---+------+
| Alex| 25| 50|
| null| 30| 200|
|Cathy| 50| 100|
+-----+---+------+
在这里,请注意 null
值在 name
列中的完整性。这是因为我们为 value
参数传入了 50
,该参数是数字类型。但是,name
列是字符串类型,由于数据类型不匹配,null
值未填充到name
列。
使用不同列的不同值填充缺失值
要使用 50
填充 age
中的 null
值,以及使用 300
填充 salary
中的值:
df.fillna({"age":50, "salary":300}).show()
+-----+---+------+
| name|age|salary|
+-----+---+------+
| Alex| 25| 300|
| null| 30| 200|
|Cathy| 50| 100|
+-----+---+------+
对不同列使用相同的值填充缺失值
要使用 50
填充 age
和 salary
列的 null
值:
df.fillna(50, ["age","salary"]).show()
+-----+---+------+
| name|age|salary|
+-----+---+------+
| Alex| 25| 50|
| null| 30| 200|
|Cathy| 50| 100|
+-----+---+------+
使用另一列的值填充缺失值
不幸的是,fillna(-)
方法不允许用另一列的值填充缺失值。
考虑以下PySpark DataFrame:
df = spark.createDataFrame([["Alex", 25, None], [None, 30, 200], ["Cathy", None, 100]], ["name", "age", "salary"])
df.show()
+-----+----+------+
| name| age|salary|
+-----+----+------+
| Alex| 25| null|
| null| 30| 200|
|Cathy|null| 100|
+-----+----+------+
要将 age
中的缺失值替换为 salary
中的值,我们可以使用 PySpark 的 when(-)
方法:
df.withColumn("age", F.when(F.col("age").isNull(), F.col("salary")).otherwise(F.col("age"))).show()
+-----+---+------+
| name|age|salary|
+-----+---+------+
| Alex| 25| null|
| null| 30| 200|
|Cathy|100| 100|
+-----+---+------+
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注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 PySpark DataFrame | fillna method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。