本文主要是介绍在Spark SQL中，fillna函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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前言
以下是在Spark SQL中使用fillna函数的示例代码：
运行以上代码将输出：
总结
前言
在Spark SQL中，fillna函数用于填充DataFrame或Dataset中的缺失值（NULL或NaN）。它可以根据指定的列名和值来替换缺失值，以便进行数据清洗和预处理。
以下是在Spark SQL中使用fillna函数的示例代码：
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 180.0), ("Charlie", 35, 175.2)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "height"])# 使用fillna函数填充缺失值
filled_df = df.fillna({"age": 0, "height": 0.0})# 显示填充后的DataFrame
filled_df.show()运行以上代码将输出：
+-------+---+------+
| name|age|height|
+-------+---+------+
| Alice| 25| 0.0|
| Bob| 0| 180.0|
|Charlie| 35| 175.2|
+-------+---+------+
总结
在上述示例中，首先创建了一个包含姓名、年龄和身高的DataFrame，并且其中包含了一些缺失值（用None表示）。然后，使用fillna函数将缺失值替换为指定的值。在本例中，我们将年龄的缺失值替换为0，将身高的缺失值替换为0.0。填充后得到的DataFrame存储在filled_df变量中。最后，使用show方法显示填充后的DataFrame。
需要注意的是，fillna函数的参数是一个字典，其中键表示要填充的列名，值表示要填充的值。您可以根据实际需求指定不同的列和填充值。
通过使用fillna函数，您可以对DataFrame或Dataset中的缺失值进行处理，以便进行后续的数据分析和建模操作。
这篇关于在Spark SQL中，fillna函数的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
