使用median和mean计算的PySpark空值能够处理pyspark数据帧中的非数字列

在PySpark中，使用median和mean函数可以计算数据帧中的非数字列的空值。

首先，需要导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import mean, median

然后，创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来，读取数据帧并处理空值。假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含非数字列：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

使用mean函数计算非数字列的平均值，并用该值填充空值：

df = df.fillna(mean(df["non_numeric_column"]))

使用median函数计算非数字列的中位数，并用该值填充空值：

df = df.fillna(median(df["non_numeric_column"]))

以上代码中的"data.csv"是数据文件的路径，可以根据实际情况进行修改。

PySpark提供了mean和median函数来计算非数字列的平均值和中位数，并使用fillna函数将空值替换为计算得到的值。

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