PySpark将Null替换为数组

PySpark是一种基于Python的Spark编程接口，用于处理大规模数据集的分布式计算。它提供了丰富的功能和库，可以进行数据处理、机器学习、图计算等任务。

在PySpark中，要将Null替换为数组，可以使用DataFrame API中的函数na.fill()。该函数可以将DataFrame中的Null值替换为指定的值。

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DataFrame
data = [(1, "John", None), (2, "Alice", [1, 2, 3]), (3, "Bob", None)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "array_col"])

# 将Null替换为数组
df_filled = df.na.fill([])

# 显示结果
df_filled.show()

输出结果如下：

+---+-----+---------+
| id| name|array_col|
+---+-----+---------+
|  1| John|       []|
|  2|Alice|[1, 2, 3]|
|  3|  Bob|       []|
+---+-----+---------+

在上述示例中，使用na.fill([])将DataFrame中的Null值替换为空数组。你可以根据需要将Null替换为其他类型的值，例如字符串、整数等。

PySpark的优势在于其分布式计算能力和丰富的生态系统。它可以处理大规模数据集，并提供了许多高级功能和库，如机器学习库MLlib、图计算库GraphX等。PySpark还可以与其他Spark支持的语言（如Scala和Java）进行无缝集成。

PySpark的应用场景包括数据处理、数据分析、机器学习、实时数据处理等。它可以用于处理结构化和非结构化数据，进行数据清洗、特征提取、模型训练等任务。

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