替换Pyspark Dataframe中列中的空值

在Pyspark中，可以使用fillna()方法来替换DataFrame中列中的空值。fillna()方法接受一个字典作为参数，字典的键是要替换的列名，值是要替换的空值的替代值。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 80), ("Charlie", 30, 90)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Score"])

# 替换空值
df_filled = df.fillna({"Age": 0, "Score": 0})

# 显示替换后的DataFrame
df_filled.show()

输出结果如下：

+-------+---+-----+
|   Name|Age|Score|
+-------+---+-----+
|  Alice| 25|    0|
|    Bob|  0|   80|
|Charlie| 30|   90|
+-------+---+-----+

在上述示例中，我们使用fillna()方法将DataFrame中的空值替换为指定的值。在这里，我们将"Age"列中的空值替换为0，将"Score"列中的空值替换为0。

Pyspark是Apache Spark的Python API，它提供了用于大规模数据处理和分析的高级工具和功能。Pyspark可以通过分布式计算来处理大规模数据集，并且具有良好的可扩展性和性能。

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请注意，以上答案仅供参考，实际情况可能因环境和需求而异。

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