如何在Pyspark中替换数据帧的所有Null值

Question

我在pyspark中有一个超过300列的数据帧。在这些列中，有些列的值为null。

例如：

Column_1 column_2
null     null
null     null
234      null
125      124
365      187
and so on

当我想对列u 1求和时，结果得到的是Null，而不是724。

现在，我想用空格替换数据框所有列中的null。因此，当我尝试对这些列求和时，我不会得到null值，但会得到一个数值。

我们如何在pyspark中实现这一点

Answer 1

使用fillna有3个选项。。。

文档：

def fillna(self, value, subset=None):
   """Replace null values, alias for ``na.fill()``.
   :func:`DataFrame.fillna` and :func:`DataFrameNaFunctions.fill` are aliases of each other.

   :param value: int, long, float, string, bool or dict.
       Value to replace null values with.
       If the value is a dict, then `subset` is ignored and `value` must be a mapping
       from column name (string) to replacement value. The replacement value must be
       an int, long, float, boolean, or string.
   :param subset: optional list of column names to consider.
       Columns specified in subset that do not have matching data type are ignored.
       For example, if `value` is a string, and subset contains a non-string column,
       then the non-string column is simply ignored.

所以你可以：

1. 用相同的值填充所有列：<代码>df。fillna（值）

fillna（）是na.fill（）的别名，所以它们是相同的。

Answer 2

您可以使用fillna（）func。

>>> df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (3,), (None,)], ['col'])
>>> df.show()
+----+
| col|
+----+
|   1|
|   2|
|   3|
|null|
+----+

>>> df = df.fillna({'col':'4'})
>>> df.show()

or df.fillna({'col':'4'}).show()

+---+
|col|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
+---+

Answer 3

您可以使用df。不适用。填充以将Null替换为零，例如：

>>> df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (3,), (None,)], ['col'])
>>> df.show()
+----+
| col|
+----+
|   1|
|   2|
|   3|
|null|
+----+

>>> df.na.fill(0).show()
+---+
|col|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  0|
+---+