我有一个类似于以下的数据框。我最初用-1填充所有空值以在Pyspark中进行联接。
df = pd.DataFrame({'Number': ['1', '2', '-1', '-1'],
'Letter': ['A', '-1', 'B', 'A'],
'Value': [30, 30, 30, -1]})
pyspark_df = spark.createDataFrame(df)
+------+------+-----+
|Number|Letter|Value|
+------+------+-----+
| 1| A| 30|
| 2| -1| 30|
| -1| B| 30|
| -1| A| -1|
+------+------+-----+
处理完数据集后,我需要将所有-1都替换为空值。
+------+------+-----+
|Number|Letter|Value|
+------+------+-----+
| 1| A| 30|
| 2| null| 30|
| null| B| 30|
| null| A| null|
+------+------+-----+
最简单的方法是什么?
答案 0 :(得分:8)
另一种不太繁琐的方法是使用 replace
。
pyspark_df.replace(-1,None).replace('-1',None).show()
答案 1 :(得分:5)
when+otherwise
将达到目的:
import pyspark.sql.functions as F
pyspark_df.select([F.when(F.col(i).cast("Integer") <0 , None).otherwise(F.col(i)).alias(i)
for i in df.columns]).show()
+------+------+-----+
|Number|Letter|Value|
+------+------+-----+
| 1| A| 30|
| 2| null| 30|
| null| B| 30|
| null| A| null|
+------+------+-----+
答案 2 :(得分:3)
您可以扫描所有列,并将-1
替换为None:
import pyspark.sql.functions as F
for x in pyspark_df.columns:
pyspark_df = pyspark_df.withColumn(x, F.when(F.col(x)==-1, F.lit(None)).otherwise(F.col(x)))
pyspark_df.show()
输出:
+------+------+-----+
|Number|Letter|Value|
+------+------+-----+
| 1| A| 30|
| 2| null| 30|
| null| B| 30|
| null| A| null|
+------+------+-----+
答案 3 :(得分:2)
使用 reduce
将 when+otherwise
应用于数据框的所有列。
df.show()
#+------+------+-----+
#|Number|Letter|Value|
#+------+------+-----+
#| 1| A| 30|
#| 2| -1| 30|
#| -1| B| 30|
#+------+------+-----+
from functools import reduce
(reduce(lambda new_df, col_name: new_df.withColumn(col_name, when(col(col_name)== '-1',lit(None)).otherwise(col(col_name))),df.columns,df)).show()
#+------+------+-----+
#|Number|Letter|Value|
#+------+------+-----+
#| 1| A| 30|
#| 2| null| 30|
#| null| B| 30|
#+------+------+-----+