Pyspark是一种基于Python的开源分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它是Apache Spark的Python API,提供了丰富的功能和工具,可以进行数据处理、机器学习、图计算等任务。
在Pyspark中,要从带有空值的子集删除行并保存它们,然后再次添加它们,可以按照以下步骤进行操作:
- 导入必要的库和模块:from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
- 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.appName("DeleteRowsWithNull").getOrCreate()
- 加载数据集并创建DataFrame:data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 80), ("Charlie", 30, 90)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Score"])
- 删除包含空值的行并保存它们:null_rows = df.filter(col("Age").isNull() | col("Score").isNull())
null_rows.write.mode("overwrite").parquet("null_rows.parquet")这里使用
filter
函数和isNull
函数来筛选出包含空值的行,然后使用write
函数将这些行保存为Parquet格式的文件。 - 重新加载保存的空值行数据:null_rows = spark.read.parquet("null_rows.parquet")
- 将保存的空值行数据添加回原始DataFrame:df_with_null_rows = df.unionAll(null_rows)使用
unionAll
函数将原始DataFrame和保存的空值行数据合并。
至此,你已经完成了从带有空值的子集删除行、保存它们,然后再次添加它们的操作。
Pyspark的优势在于其分布式计算能力和丰富的功能库,可以处理大规模数据集并进行复杂的数据处理和分析任务。它适用于需要处理大数据量的场景,如数据清洗、特征提取、机器学习模型训练等。
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