在Spark中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗是必不可少的步驟，以下是一些常用的方法：
- 去除重復(fù)行
- 去除空值
- 替換空值
- 更改數(shù)據(jù)類型
- 分割列
- 合并列
- 過濾行
1. 去除重復(fù)行
去除重復(fù)行可以使用DataFrame的dropDuplicates()方法，例如：
df = df.dropDuplicates()
2. 去除空值
去除空值可以使用DataFrame的dropna()方法，例如：
df = df.dropna()
可以通過指定參數(shù)subset來選擇需要去除空值的列，也可以通過指定參數(shù)how來選擇去除空值的方式，例如：
# 去除age和gender列中的空值
df = df.dropna(subset=["age", "gender"])
# 去除包含空值的整行數(shù)據(jù)
df = df.dropna(how="any")
3. 替換空值
替換空值可以使用DataFrame的fillna()方法，例如：
# 將age列中的空值替換為0
df = df.fillna({"age": 0})
4. 更改數(shù)據(jù)類型
更改數(shù)據(jù)類型可以使用DataFrame的cast()方法，例如：
# 將age列的數(shù)據(jù)類型從字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)
df = df.withColumn("age", df["age"].cast("integer"))
5. 分割列
分割列可以使用DataFrame的split()方法，例如：
# 將name列按照空格分割為first_name和last_name列
df = df.withColumn("first_name", split(df["name"], " ")[0])
df = df.withColumn("last_name", split(df["name"], " ")[1])
6. 合并列
合并列可以使用DataFrame的concat()方法，例如：
# 將first_name和last_name列合并為name列
df = df.withColumn("name", concat(df["first_name"], lit(" "), df["last_name"]))
7. 過濾行
過濾行可以使用DataFrame的filter()方法，例如：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-501083.html
# 過濾age大于等于18的行數(shù)據(jù)
df = df.filter(df["age"] >= 18)
以上是常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗方法，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-501083.html
到了這里，關(guān)于Spark中數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗的方法(python)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
