Question

我的pyspark数据框中有500列...有些是字符串类型，有些是int值，有些是布尔型（100个布尔型列）。现在，所有布尔值列都有两个不同的级别-是和否，我想将它们转换为1/0

对于字符串，我有三个值：passed，failure和null。如何将这些空值替换为0？ fillna（0）仅适用于整数

 c1| c2 |    c3 |c4|c5..... |c500
yes| yes|passed |45....
No | Yes|failed |452....
Yes|No  |None   |32............

当我这样做

df.replace(yes,1)

我收到以下错误：

ValueError: Mixed type replacements are not supported

Answer 1

我尝试用以下数据复制您的问题：

df_test=pd.DataFrame([['yes','pass',1.2],['No','pass',34],['yes',None,0.4],[0,1,'No'],['No',1,True],['NO','YES',1]])

然后我只用：

df_test.replace('yes',1)

Answer 2

对于字符串，我有三个值：passed，failure和null。如何将这些空值替换为0？ fillna（0）仅适用于整数

首先，导入何时并点亮

father/2

假设您的DataFrame有这些列

from pyspark.sql.functions import when, lit

您可以使用：

withColumn（）-指定要使用的列。
isNull（）-一个过滤器，其评估结果为 true ，该属性的评估结果为null
lit（）-为文字创建一列
when（）， otherwise（）-用于检查有关列的条件

我可以将具有null的值替换为0

# Reconstructing my DataFrame based on your assumptions
# cols are Columns in the DataFrame
cols = ['name', 'age', 'col_with_string']

# Similarly the values
vals = [
     ('James', 18, 'passed'),
     ('Smith', 15, 'passed'),
     ('Albie', 32, 'failed'),
     ('Stacy', 33, None),
     ('Morgan', 11, None),
     ('Dwight', 12, None),
     ('Steve', 16, 'passed'), 
     ('Shroud', 22, 'passed'),
     ('Faze', 11,'failed'),
     ('Simple', 13, None)
]

# This will create a DataFrame using 'cols' and 'vals'
# spark is an object of SparkSession
df = spark.createDataFrame(vals, cols)

# We have the following DataFrame
df.show()

+------+---+---------------+
|  name|age|col_with_string|
+------+---+---------------+
| James| 18|         passed|
| Smith| 15|         passed|
| Albie| 32|         failed|
| Stacy| 33|           null|
|Morgan| 11|           null|
|Dwight| 12|           null|
| Steve| 16|         passed|
|Shroud| 22|         passed|
|  Faze| 11|         failed|
|Simple| 13|           null|
+------+---+---------------+

问题的第1部分：是/否布尔值-您提到过，有100列布尔值。为此，我通常使用更新后的值来重建表，或者创建UDF，对于“是”或“否”返回1或0。

我要在DataFrame（df）中再添加两列can_vote和can_lotto

df = df.withColumn('col_with_string', when(df.col_with_string.isNull(), 
lit('0')).otherwise(df.col_with_string))

# We have replaced nulls with a '0'
df.show()

+------+---+---------------+
|  name|age|col_with_string|
+------+---+---------------+
| James| 18|         passed|
| Smith| 15|         passed|
| Albie| 32|         failed|
| Stacy| 33|              0|
|Morgan| 11|              0|
|Dwight| 12|              0|
| Steve| 16|         passed|
|Shroud| 22|         passed|
|  Faze| 11|         failed|
|Simple| 13|              0|
+------+---+---------------+

假设您具有与can_vote和can_lotto相似的列（布尔值为Yes / No）

您可以使用以下代码行来获取具有布尔类型的DataFrame中的列

df = df.withColumn("can_vote", col('Age') >= 18)
df = df.withColumn("can_lotto", col('Age') > 16) 

# Updated DataFrame will be
df.show()

+------+---+---------------+--------+---------+
|  name|age|col_with_string|can_vote|can_lotto|
+------+---+---------------+--------+---------+
| James| 18|         passed|    true|     true|
| Smith| 15|         passed|   false|    false|
| Albie| 32|         failed|    true|     true|
| Stacy| 33|              0|    true|     true|
|Morgan| 11|              0|   false|    false|
|Dwight| 12|              0|   false|    false|
| Steve| 16|         passed|   false|    false|
|Shroud| 22|         passed|    true|     true|
|  Faze| 11|         failed|   false|    false|
|Simple| 13|              0|   false|    false|
+------+---+---------------+--------+---------+

这将返回一个列表

col_with_bool = [item[0] for item in df.dtypes if item[1].startswith('boolean')]

您可以创建一个UDF并为这种类型的列表中的每一列进行迭代，并使用1（是）或0（否）点亮每个列。

作为参考，请参考以下链接

isNull（）：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/java/org/apache/spark/sql/sources/IsNull.html
点亮，何时：https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/java/org/apache/spark/sql/functions.html

Answer 3

您应该尝试使用df.na.fill()，但要区分函数填充参数中的列。

您将遇到类似这样的内容：

df_test.na.fill({"value":"","c4":0}).show()

Answer 4

您可以使用考拉在熊猫中进行类似熊猫的行动。但是，您需要尊重Give数据框的架构。使用考拉，您可以执行以下操作：

df = df.replace('yes','1')

将所有字符串替换为数字后，可以将该列转换为int。如果要用NaN替换某些空值，我建议您执行以下操作：

df = df .replace(['?'], None)

pyspark用另一个值替换数据框中的所有值

4 个答案: