Как обрабатывать пропущенные значения в PySpark?

@cayla 

В PySpark есть несколько способов обработки пропущенных значений, которые могут возникнуть в данных. Некоторые из них:

1. Удаление строк или столбцов с пропущенными значениями:Можно использовать метод .na объекта DataFrame для удаления строк или столбцов с пропущенными значениями. Например, чтобы удалить все строки с пропущенными значениями, можно использовать следующий код:df = df.na.drop() Чтобы удалить все столбцы с пропущенными значениями, можно указать аргумент how='any':df = df.na.drop(how='any')
2. Замена пропущенных значений:Можно заменить пропущенные значения на другие значения, например, на среднее значение или медиану. Метод .na объекта DataFrame может использоваться для этого. Например, чтобы заменить пропущенные значения в столбце column1 на среднее значение, можно использовать следующий код:from pyspark.sql.functions import mean mean_value = df.select(mean(df['column1'])).collect()[0][0] df = df.na.fill(mean_value, ['column1'])
3. Использование моделей машинного обучения:Многие модели машинного обучения могут обрабатывать пропущенные значения входных данных. Например, можно использовать модель регрессии или классификации, которая сама будет решать, как обрабатывать пропущенные значения в данных.Можно использовать модуль Imputer из библиотеки pyspark.ml.feature, чтобы заменить пропущенные значения на среднее или медианное значение столбца. Например:from pyspark.ml.feature import Imputer imputer = Imputer( inputCols=['column1', 'column2'], outputCols=['column1_imputed', 'column2_imputed'] ).setStrategy('mean') df = imputer.fit(df).transform(df) Здесь мы создаем объект Imputer, указываем столбцы для замены и стратегию замены (в данном случае среднее значение) и применяем его к нашему DataFrame.