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python - spark 中 null 和 NaN 之间的区别？如何处理？

coder 2023-08-13 原文

在我的DataFrame中，有列分别包含null和NaN的值，例如:

df = spark.createDataFrame([(1, float('nan')), (None, 1.0)], ("a", "b"))
df.show()

+----+---+
|   a|  b|
+----+---+
|   1|NaN|
|null|1.0|
+----+---+

它们之间有什么区别吗？如何处理它们？

最佳答案

null 值表示“无值”或“无”，它甚至不是空字符串或零。它可以用来表示不存在任何有用的东西。

NaN 代表“不是数字”，它通常是没有意义的数学运算的结果，例如0.0/0.0。

处理 null 值的一种可能方法是使用以下方法删除它们:

df.na.drop()

或者您可以将它们更改为实际值(这里我使用 0):

df.na.fill(0)

另一种方法是选择特定列为null的行进行进一步处理:

df.where(col("a").isNull())
df.where(col("a").isNotNull())

也可以使用等效方法选择具有 NaN 的行:

from pyspark.sql.functions import isnan
df.where(isnan(col("a")))

关于python - spark 中 null 和 NaN 之间的区别？如何处理？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43882699/

何处pythoncodesectionpreapache-sparknullpysparknan

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