SparkSQL数据清洗API_spark 数据清洗 随机替换

一、去重方法 dropDuplicates

• 功能：对DF的数据进行去重，如果重复数据有多条，取第一条

  # 去重API dropDuplicates,无参数是对数据进行整体去重
  df.dropDuplicates().show()
  # API 同样可以针对字段进行去重，如下传入age字段，表示只要年龄一样，就认为是重复数据
  df.dropDuplicates(['age', 'job']).show()
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二、删除有缺失值的方法 dropna

• 功能：如果数据中包含null，通过dropna来进行判断，符合条件就删除这一行的数据

  # 如果有缺失，进行数据删除
  # 无参数 为 how='any'，执行，只要有一个列是null数据整行删除，如果填入how='all'，表示全部列为空才会删除，how参数默认是any
  df.dropna().show()
  # 指定阈值进行删除，thresh=3表示，有效的列最少有3个，这行数据才保留
  # 设定thresh后，how参数无效了
  df.dropna(thresh=3).show()
  # 可以指定阈值，以及配合指定列进行工作
  # thresh=2,subset=['name','age']，表示针对这两个列，有效列最少为2个才保留数据
  df.dropna(thresh=2,subset=['name','age']).show()
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三、填充缺失值数据 fillna

• 功能：根据参数的规则，来进行null的替换

  # 将所有的空，按照指定的值进行填充，不理会列的，任何空都被填充
  df.fillna("loss").show()
  # 指定列进行填充
  df.fillna("loss", subset=['job']).show()
  # 给定字典 设定各个列的填充规则
  df.fillna({"name": "未知姓名", "age": 1, "job": "worker"}).show()
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