Spark中数据预处理和清洗的方法(python)

在Spark中进行数据分析，数据预处理和清洗是必不可少的步骤，以下是一些常用的方法：

1. 去除重复行
2. 去除空值
3. 替换空值
4. 更改数据类型
5. 分割列
6. 合并列
7. 过滤行

1. 去除重复行

去除重复行可以使用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()

可以通过指定参数

subset

来选择需要去除空值的列，也可以通过指定参数

how

来选择去除空值的方式，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数据
df = df.dropna(how="any")

3. 替换空值

替换空值可以使用DataFrame的

fillna()

方法，例如：

# 将age列中的空值替换为0
df = df.fillna({"age":0})

4. 更改数据类型

更改数据类型可以使用DataFrame的

cast()

方法，例如：

# 将age列的数据类型从字符串转换为整数
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：

# 将name列按照空格分割为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：

# 将first_name和last_name列合并为name列
df = df.withColumn("name", concat(df["first_name"], lit(" "), df["last_name"]))

7. 过滤行

过滤行可以使用DataFrame的

filter()

方法，例如：

# 过滤age大于等于18的行数据
df = df.filter(df["age"]>=18)

以上是常见的数据预处理和清洗方法，需要根据实际情况选择合适的方法进行数据处理。