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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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    pyspark之dataframe操作

    方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...() # 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect...(thresh=2).show() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill...']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions

    11.1K10

    独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

    通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...5.1、“Select”操作 可以通过属性（“author”）或索引（dataframe[‘author’]）来获取列。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。

    15.1K21

    初探 Spark ML 第一部分

    环境准备 集群环境Centos7.6默认的Python版本为2.7，鉴于目前机器学习的Python库已大量迁移至Python3，我们需要先把集群的Python替换掉。...在分类问题中，目标是将输入分离为一组离散的类或标签。例如在二分类中，如何识别狗和猫，狗和猫就是两个离散标签。 在回归问题中，要预测的值是连续数，而不是标签。这意味着您可以预测模型在训练期间未看到的值。...例如，您可以构建一个模型来预测给定温度的每日冰淇淋销售情况。您的模型可能会预测值 $77.67，即使它所训练的输入/输出对都没有包含该值。...Spark中ML Pipeline中的几个概念 Transformer 接受 DataFrame 作为输入，并返回一个新的 DataFrame，其中附加了一个或多个列。...此外，对于数据列中所有缺失的数值，我们估算了中位数并添加了一个指示符列（列名后跟_na，例如bedrooms_na）。这样，ML模型或人工分析人员就可以将该列中的任何值解释为估算值，而不是真实值。

    1.4K11

    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...另一种方式通过另一个已有变量： result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值： df = df.withColumn...() # 扔掉任何列包含na的行 df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2']) # 扔掉col1或col2中任一一列包含na的行 ex: train.dropna...DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df

    32K10

    精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

    此处挑选具有代表性的列说明其含义，完整的数据字典可以查看源数据网页中的DATA DICTIONARY。...查看数据中缺失值数量所占总数据量的百分比，从而使结果更加直观，以便进一步处理缺失值。 创建一个新的DataFrame数据表来存储每列数据中缺失值所占的百分比。...2.2 删除缺失值 通过删除缺失值过多的列来进行初步的数据清洗工作。...dataset_copy_2 = dataset.copy() 在前面介绍fillna()函数时，其value参数可以用一个字典进行传入，这样对其四列需要填补的属性来进行一个字典的创建，就可以只需要一个...首先创建一个字典用于存储填补缺失值所需要传入的字典。 因之前已经计算完毕了填补各列所需的值，此处就直接使用计算得到的值即可。

    5.1K21

    数据分析利器--Pandas

    Datarame有行和列的索引；它可以被看作是一个Series的字典（每个Series共享一个索引）。...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...名称 维度 说明 Series 1维 带有标签的同构类型数组 DataFrame 2维 表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列 DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame...na_values 代替NA的值序列 comment 以行结尾分隔注释的字符 parse_dates 尝试将数据解析为datetime。...()： 将无效值替换成为有效值 具体用法参照：处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型

    4.2K30

    手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    让我们核对一下train上的行数。Pandas和Spark的count方法是不同的。 4. 插补缺失值 通过调用drop()方法，可以检查train上非空数值的个数，并进行测试。...train.na.drop('any').count(),test.na.drop('any').count() """ (166821, 71037) """ 在这里，为了填充简单，我使用-1来填充train...select方法将显示所选列的结果。我们还可以通过提供用逗号分隔的列名，从数据框架中选择多个列。...让我们看看在“train”和“test”中Product_ID的不同类别的数量。这可以通过应用distinct()和count()方法来实现。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称

    8.8K70

    手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

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    8.4K51

    分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

    大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。...PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序， 其支持 了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame...分布式机器学习原理 在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...本项目通过PySpark实现机器学习建模全流程：包括数据的载入，数据分析，特征加工，二分类模型训练及评估。 #!...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

    6.1K20

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    2.4K20

    Python数据分析的数据导入和导出

    在这一阶段，分析师会利用各种统计方法和可视化工具来揭示数据背后的规律和趋势。通过对数据的深入挖掘，可以发现隐藏在数据中的有用信息，为决策提供支持。...例如，usecols='A:C'表示只读取A、B和C列。 dtype：指定每列的数据类型。可以是字典（列名为键，数据类型为值）或None。 skiprows：指定要跳过的行数。...可以是整数（表示跳过多少行）或列表（表示要跳过的行号）。 skip_footer：指定要跳过的末尾行数。默认为0，表示不跳过末尾行。 na_values：指定要替换为NaN的值。...read_excel()函数还支持其他参数，例如sheet_name=None可以导入所有工作表，na_values可以指定要替换为NaN的值等。你可以查阅pandas官方文档了解更多详细信息。...converters：一个字典，用于指定不同列的数据类型转换函数。 na_values：一个列表或字符串，用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。

    1.9K10

    PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...PySpark 支持读取带有竖线、逗号、制表符、空格或任何其他分隔符文件的 CSV 文件。...读取 CSV 文件时的选项 PySpark 提供了多种处理 CSV 数据集文件的选项。以下是通过示例解释的一些最重要的选项。...默认情况下，此选项的值为 False ，并且所有列类型都假定为字符串。...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。

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