将pyspark中的null替换为"“

在pyspark中，可以使用na模块来处理null值。na模块提供了一些方法来替换、删除或过滤null值。

要将null值替换为特定的值，可以使用fillna()方法。例如，要将null值替换为字符串"unknown"，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 30), ("Charlie", 35, 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "score"])

# 将null值替换为"unknown"
df_filled = df.na.fill("unknown")

# 显示替换后的数据
df_filled.show()

输出结果为：

+-------+---+-----+
|   name|age|score|
+-------+---+-----+
|  Alice| 25|unknown|
|    Bob|unknown|   30|
|Charlie| 35|   40|
+-------+---+-----+

在上述代码中，我们使用na.fill()方法将null值替换为"unknown"。

另外，如果想要删除包含null值的行，可以使用drop()方法。例如，要删除包含null值的行，可以使用以下代码：

# 删除包含null值的行
df_dropped = df.na.drop()

# 显示删除后的数据
df_dropped.show()

输出结果为：

+-------+---+-----+
|   name|age|score|
+-------+---+-----+
|Charlie| 35|   40|
+-------+---+-----+

在上述代码中，我们使用na.drop()方法删除包含null值的行。

总结起来，pyspark中可以使用na模块的fill()方法将null值替换为特定的值，使用drop()方法删除包含null值的行。这些方法可以帮助我们处理null值，使数据更加完整和准确。

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