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.

@cayla 

Дополнительно, можно обработать пропущенные значения в PySpark с помощью кастомной функции. Например, если вы хотите заменить пропущенные значения на определенное значение, вы можете использовать метод .withColumn() вместе с функцией when() из модуля pyspark.sql.functions. Ниже приведен пример такой обработки:

1
2
3
4

from pyspark.sql.functions import when

# Заменяем пропущенные значения в столбце column1 на значение "unknown"
df = df.withColumn('column1', when(df['column1'].isNull(), "unknown").otherwise(df['column1']))

Этот код заменит все пропущенные значения в столбце 'column1' на строку "unknown".

Еще одним способом обработки пропущенных значений является использование пользовательской функции для замены или фильтрации значений. Для этого можно воспользоваться функциями map(), filter() или flatMap() из модуля pyspark.sql.functions.

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql import types as T

# Создаем кастомную функцию для замены пропущенных значений в столбце column2 на значение 0
def replace_null(x):
    return x if x is not None else 0

replace_null_udf = udf(replace_null, T.IntegerType())

# Применяем функцию к столбцу column2
df = df.withColumn('column2', replace_null_udf(df['column2']))

Этот код заменит все пропущенные значения в столбце 'column2' на число 0, используя пользовательскую функцию replace_null().