PySpark: 在pyspark中，是否可以用另一列填充fillna

在本文中，我们将介绍在PySpark中如何使用另一列填充fillna的方法。fillna是一种用于替换缺失值的函数，它可以将DataFrame中的缺失值替换为指定的值或者使用另一列的值进行填充。

在PySpark中，fillna函数可以接受一个参数来指定要用于填充缺失值的值。通常情况下，我们会传递一个常数值作为参数。但是，有时候我们可能需要使用另一列的值来填充缺失值，这在一些特定的数据处理场景中非常有用。

让我们通过一个示例来演示如何在PySpark中使用另一列填充fillna。

假设我们有一个包含员工姓名、工资和奖金的DataFrame，其中有一些员工的奖金信息缺失。我们想要使用每个员工的工资信息来填充缺失的奖金值。

首先，让我们创建一个示例DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [
    ("Alice", 5000, None),
    ("Bob", 6000, 1000),
    ("Charlie", 7000, None),
    ("Dave", 8000, None)
]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Salary", "Bonus"])
df.show()

输出如下：

+-------+------+-----+
|   Name|Salary|Bonus|
+-------+------+-----+
|  Alice|  5000| null|
|    Bob|  6000| 1000|
|Charlie|  7000| null|
|   Dave|  8000| null|
+-------+------+-----+

现在，让我们使用工资列中的值来填充奖金列中的缺失值。为了实现这一点，我们可以使用fillna函数，并指定要填充的列和填充该列的值。在我们的示例中，我们想要使用”Salary”列的值来填充”Bonus”列的缺失值。

df = df.fillna({"Bonus": "Salary"})
df.show()

输出如下：

+-------+------+------+
|   Name|Salary| Bonus|
+-------+------+------+
|  Alice|  5000|  5000|
|    Bob|  6000|  1000|
|Charlie|  7000|  7000|
|   Dave|  8000|  8000|
+-------+------+------+

如上所示，缺失的奖金值被成功填充为相应员工的工资值。

除了使用常数值或者另一列的值来填充fillna，我们还可以使用其他方法来处理缺失值。例如，我们可以使用平均值、中值或者众数作为替代值。PySpark提供了一些内置的函数，例如mean、median和mode来实现这些功能。

下面是一个使用平均值填充缺失值的示例。

from pyspark.sql.functions import mean

# 计算奖金的平均值
mean_value = df.select(mean(df["Bonus"])).collect()[0][0]

# 使用平均值填充缺失值
df = df.fillna({"Bonus": mean_value})
df.show()

输出如下：

+-------+------+------+
|   Name|Salary| Bonus|
+-------+------+------+
|  Alice|  5000|  3000|
|    Bob|  6000|  1000|
|Charlie|  7000|  3000|
|   Dave|  8000|  3000|
+-------+------+------+

如上所示，在这个示例中，我们使用了所有员工的奖金的平均值作为替代值来填充缺失的奖金。

使用fillna函数和其他缺失值处理方法，我们可以灵活地处理DataFrame中的缺失值，从而使数据处理更加准确。根据具体的业务场景和需求，我们可以选择不同的填充策略。

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