有了这样的数据帧，
rdd_2 = sc.parallelize([(0,10,223,"201601"), (0,10,83,"2016032"),(1,20,None,"201602"),(1,20,3003,"201601"), (1,20,None,"201603"), (2,40, 2321,"201601"), (2,30, 10,"201602"),(2,61, None,"201601")])
df_data = sqlContext.createDataFrame(rdd_2, ["id", "type", "cost", "date"])
df_data.show()
+---+----+----+-------+
| id|type|cost| date|
+---+----+----+-------+
| 0| 10| 223| 201601|
| 0| 10| 83|2016032|
| 1| 20|null| 201602|
| 1| 20|3003| 201601|
| 1| 20|null| 201603|
| 2| 40|2321| 201601|
| 2| 30| 10| 201602|
| 2| 61|null| 201601|
+---+----+----+-------+
我需要用现有值的平均值填充空值，预期结果是
+---+----+----+-------+
| id|type|cost| date|
+---+----+----+-------+
| 0| 10| 223| 201601|
| 0| 10| 83|2016032|
| 1| 20|1128| 201602|
| 1| 20|3003| 201601|
| 1| 20|1128| 201603|
| 2| 40|2321| 201601|
| 2| 30| 10| 201602|
| 2| 61|1128| 201601|
+---+----+----+-------+
其中1128是现有值的平均值。我需要为几列执行此操作。
我目前的方法是使用na.fill：
fill_values = {column: df_data.agg({column:"mean"}).flatMap(list).collect()[0] for column in df_data.columns if column not in ['date','id']}
df_data = df_data.na.fill(fill_values)
+---+----+----+-------+
| id|type|cost| date|
+---+----+----+-------+
| 0| 10| 223| 201601|
| 0| 10| 83|2016032|
| 1| 20|1128| 201602|
| 1| 20|3003| 201601|
| 1| 20|1128| 201603|
| 2| 40|2321| 201601|
| 2| 30| 10| 201602|
| 2| 61|1128| 201601|
+---+----+----+-------+
但这非常麻烦。有什么想法吗？
好吧，无论如何，您必须：
- 计算统计信息
- 填空
它几乎限制了你在这里真正可以改进的地方，仍然：
- 用
first()[0]或结构拆包替换flatMap(list).collect()[0] - 通过单个操作计算所有统计信息
- 使用内置
Row方法提取字典
最终结果可能是这样的：
def fill_with_mean(df, exclude=set()):
stats = df.agg(*(
avg(c).alias(c) for c in df.columns if c not in exclude
))
return df.na.fill(stats.first().asDict())
fill_with_mean(df_data, ["id", "date"])
在 Spark 2.2 或更高版本中，您还可以使用 Imputer 。请参阅将缺失值替换为平均值 - Spark 数据帧。