在pyspark中，可以用另一列填充In吗？

在pyspark中，可以使用另一列填充空值（null）吗？

是的，在pyspark中，可以使用另一列的值来填充空值。这可以通过使用fillna()函数来实现。fillna()函数接受一个字典作为参数，其中键是要填充的列名，值是用于填充的列名。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", 25, "F", None),
        ("Bob", 30, "M", "Engineer"),
        ("Charlie", None, "M", "Doctor")]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender", "profession"])

# 使用另一列填充空值
filled_df = df.fillna({"age": df.select(col("age")).na.drop().first()[0]})

filled_df.show()

在上述示例中，我们使用fillna()函数将age列中的空值使用另一列age的非空值进行填充。首先，我们使用df.select(col("age")).na.drop().first()[0]获取age列的第一个非空值。然后，我们将这个非空值传递给fillna()函数，将空值进行填充。

这是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行更复杂的填充操作。关于pyspark的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：