在pyspark中填充各种缺失的分类数据

在pyspark中，可以使用fillna()函数来填充各种缺失的分类数据。fillna()函数可以接受一个字典作为参数，其中键是要填充的列名，值是要填充的值。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

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

# 创建示例数据集
data = [("Alice", "Female", 25),
        ("Bob", None, 30),
        ("Charlie", "Male", None)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Gender", "Age"])

# 填充缺失的分类数据
filled_df = df.fillna({"Gender": "Unknown"})

# 显示填充后的数据
filled_df.show()

在上述代码中，我们创建了一个包含姓名、性别和年龄的示例数据集。其中，性别和年龄存在缺失值。使用fillna()函数，我们将缺失的性别数据填充为"Unknown"。最后，通过show()函数显示填充后的数据。

关于pyspark中填充缺失的分类数据的更多信息，可以参考腾讯云的Spark SQL文档：Spark SQL文档。