首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

.when - Fill.na位置更改Pyspark条件结果

是指在使用Pyspark进行数据处理时,通过使用.when.otherwise函数来根据条件对缺失值进行填充或更改位置。

具体来说,.when函数用于指定条件,.otherwise函数用于指定条件不满足时的默认值。通过这两个函数的组合,可以实现根据条件对缺失值进行填充或更改位置的操作。

以下是一个示例代码,演示了如何使用.when.otherwise函数来填充缺失值:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when

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

# 创建示例数据
data = [(1, "A", None), (2, "B", 10), (3, "C", 20)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "value"])

# 使用.when和.otherwise函数填充缺失值
df_filled = df.withColumn("value_filled", when(col("value").isNull(), 0).otherwise(col("value")))

# 显示填充后的结果
df_filled.show()

在上述示例中,我们创建了一个包含id、name和value列的DataFrame。其中value列存在缺失值。使用.when函数,我们指定了一个条件,即当value列的值为null时,将其填充为0;否则,保持原值。最后,使用.otherwise函数指定了条件不满足时的默认值。通过.withColumn函数,我们创建了一个新的列value_filled,其中包含填充后的结果。

这种方法可以应用于各种场景,例如数据清洗、特征工程等。对于Pyspark中的其他数据处理操作,可以参考Pyspark官方文档或相关教程。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云分析数据库(TencentDB for Analytics),该产品提供了高性能、高可用的云原生数据库服务,适用于大数据分析、数据仓库等场景。详情请参考腾讯云官方文档:腾讯云分析数据库

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 基于PySpark的流媒体用户流失预测

    # 导入库 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql...when from pyspark.sql.functions import min as Fmin, max as Fmax, sum as Fsum, round as Fround from pyspark.sql.types...多个用户可以使用相同的sessionId标记会话「firstName」: 用户的名字「lastName」: 用户的姓「gender」: 用户的性别;2类(M和F)「location」: 用户的位置「userAgent...4.1与流失用户的关系 从下面所示的可视化中,我们得出了以下观察结果: 平均来说,用户每小时播放更多的歌曲; 流失用户每小时都会有更多的取消点赞(thumbs down)行为,平均来看,他们不得不看更多的广告...基于交叉验证中获得的性能结果(用AUC和F1分数衡量),我们确定了性能最好的模型实例,并在整个训练集中对它们进行了再训练。

    3.4K41

    分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

    该程序先分别从textFile和HadoopFile读取文件,经过一些列操作后再进行join,最终得到处理结果。...二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操作的是RDD,即二者面向的数据集不一样...PySpark项目实战 注:单纯拿Pyspark练练手,可无需配置Pyspark集群,直接本地配置下单机Pyspark,也可以使用线上spark集群(如: community.cloud.databricks.com...'Survived').agg(avg("Age"),avg("Fare")).show() # 聚合分析 df.select(df.Sex, df.Survived==1).show() # 带条件查询...删除重复值 df = df.na.fill(value=0) # 缺失填充值 df = df.na.drop() # 或者删除缺失值 df = df.withColumn('isMale', when

    4K20

    大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

    但处理大型数据集时,需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段,掌握即可丝滑切换。...df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码行中的 parquet 更改...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下:# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...'}) PySparkdf.groupBy('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'})但是,最终显示的结果需要一些调整才能一致...中,列名会在结果dataframe中被重命名,如下所示:图片要恢复列名,可以像下面这样使用别名方法:df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias

    8.1K71

    【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

    " , 对应中文名称 是 " 弹性分布式数据集 " ; Spark 是用于 处理大规模数据 的 分布式计算引擎 ; RDD 是 Spark 的基本数据单元 , 该 数据结构 是 只读的 , 不可写入更改...RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark 中 , 通过 SparkContext...执行环境入口对象 读取 基础数据到 RDD 对象中 , 调用 RDD 对象中的计算方法 , 对 RDD 对象中的数据进行处理 , 得到新的 RDD 对象 其中有 上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD...对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会 得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ; 二、Python 容器数据转 RDD 对象...对象 ; PySpark 支持下面几种 Python 容器变量 转为 RDD 对象 : 列表 list : 可重复 , 有序元素 ; 元组 tuple : 可重复 , 有序元素 , 可读不可写 , 不可更改

    42910

    【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

    一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#filter...; 符合条件的 元素 保留 , 不符合条件的删除 ; 下面介绍 filter 函数中的 func 函数类型参数的类型 要求 ; func 函数 类型说明 : (T) -> bool 传入 filter...5, 6, 7, 8, 9]) # 使用 filter 方法过滤出偶数, 删除奇数 even_numbers = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0) # 输出过滤后的结果...print(even_numbers.collect()) # 停止 PySpark 程序 sc.stop() 执行结果 : Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects\pythonProject...print(distinct_numbers.collect()) # 停止 PySpark 程序 sc.stop() 执行结果 : Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects

    43710

    对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    必须使用.compute()命令具体化查询结果。 与PySpark一样,dask不会提示您进行任何计算。准备好所有步骤,并等待开始命令.compute()然后开始工作。...它是用Scala编写的,但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算,而不会损失python开发速度。 与Dask类似,首先定义所有操作,然后运行.collect()命令以实现结果。...PySpark语法 Spark正在使用弹性分布式数据集(RDD)进行计算,并且操作它们的语法与Pandas非常相似。通常存在产生相同或相似结果的替代方法,例如sort或orderBy方法。...Spark性能 我使用了Dask部分中介绍的pySpark进行了相同的性能测试,结果相似。 ? 区别在于,spark读取csv的一部分可以推断数据的架构。...您可能会担心编译速度,但是不需要,该代码将被编译一次,并且更改参数不会强制重新编译。

    4.7K10

    PySpark实战指南:大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

    PySpark简介 PySpark是Spark的Python API,它提供了在Python中使用Spark分布式计算引擎进行大规模数据处理和分析的能力。...PySpark提供了丰富的操作函数和高级API,使得数据处理变得简单而高效。此外,PySpark还支持自定义函数和UDF(用户定义函数),以满足特定的数据处理需求。...data.filter(data["age"] > 30) ​ # 转换数据 transformed_data = filtered_data.withColumn("age_group", \    when...PySpark提供了多种数据存储和处理方式,适应不同的需求和场景。 PySpark支持多种数据存储格式,包括Parquet、Avro、ORC等。...bootstrap.servers": "localhost:9092"}) ​ # 实时处理数据流 result = stream.filter(lambda x: x % 2 == 0) ​ # 输出结果

    2.8K31

    PySpark教程:使用Python学习Apache Spark

    让我们继续我们的PySpark教程博客,看看Spark在业界的使用情况。 PySpark在业界 让我们继续我们的PySpark教程,看看Spark在业界的使用位置。...巨大的社区支持: Python拥有一个全球社区,拥有数百万开发人员,可在数千个虚拟和物理位置进行在线和离线交互。 这个PySpark教程中最重要的主题之一是使用RDD。...我们使用3点射门次数(fg3a)和分钟数(mp)来计算此指标,然后使用matlplotlib绘制结果。...这是一个必要条件为在MLlib线性回归API。...linear regression model df_results = model.transform(all_years_features).toPandas() 绘制最终预测: 然后,我们可以绘制结果并将图表保存在指定位置

    10.5K81

    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    大卸八块 数据框的应用编程接口(API)支持对数据“大卸八块”的方法,包括通过名字或位置“查询”行、列和单元格,过滤行,等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误的值和超出常规范围的数据。...这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息,包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3. 列名和个数(行和列) 当我们想看一下这个数据框对象的各列名、行数或列数时,我们用以下方法: 4....过滤数据 为了过滤数据,根据指定的条件,我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096,同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....过滤数据(多参数) 我们可以基于多个条件(AND或OR语法)筛选我们的数据: 9. 数据排序 (OrderBy) 我们使用OrderBy方法排序数据。...到这里,我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中,你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解,并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。

    6K10

    如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

    测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2.采用sudo权限的ec2-user用户操作 3.集群已启用Kerberos 前置条件 1.Spark On Yarn模式 2.基于Anaconda部署Python3...作业 ---- 这个demo主要使用spark-submit提交pyspark job,模拟从hdfs中读取数据,并转换成DateFrame,然后注册表并执行SQL条件查询,将查询结果输出到hdfs中。...schemaPeople = sqlContext.createDataFrame(people) schemaPeople.registerTempTable("people") # 执行sql查询,查下条件年龄在...19岁之间 teenagers = sqlContext.sql("SELECT name,age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19") # 将查询结果保存至...我们上面使用spark-submit提交的任务使用sql查询条件是13到19岁,可以看到在pyspark上查询的数据是在这个区间的数据 parquetFile = sqlContext.read.parquet

    4.1K40

    在python中使用pyspark读写Hive数据操作

    1、读Hive表数据 pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从...hive里面查询需要的数据,代码如下: from pyspark.sql import HiveContext,SparkSession _SPARK_HOST = "spark://spark-master...getOrCreate() hive_context= HiveContext(spark_session ) # 生成查询的SQL语句,这个跟hive的查询语句一样,所以也可以加where等条件语句...import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext,SparkSession from pyspark.sql.types...六、结果 ? 以上这篇在python中使用pyspark读写Hive数据操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    11.4K20
    领券