用pyspark df中的新元素填充空值

在pyspark中，可以使用fillna()函数来填充DataFrame中的空值。fillna()函数接受一个字典作为参数，字典的键是要填充的列名，值是要填充的值。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "F"),
        ("Bob", None, "M"),
        ("Charlie", 30, None)]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])

# 填充空值
fill_values = {"age": 0, "gender": "Unknown"}
df_filled = df.fillna(fill_values)

# 显示填充后的DataFrame
df_filled.show()

输出结果如下：

+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|  Alice| 25|     F|
|    Bob|  0|     M|
|Charlie| 30|Unknown|
+-------+---+------+

在上述示例中，我们使用fillna()函数将DataFrame中的空值填充为指定的值。在字典fill_values中，我们指定了要填充的列名和对应的填充值。在这个例子中，我们将"age"列的空值填充为0，将"gender"列的空值填充为"Unknown"。

对于pyspark中的DataFrame，还可以使用其他方法来填充空值，例如使用fill()函数、na对象等。具体使用哪种方法取决于实际需求和个人偏好。

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