Обработка пропущенных значений — важнейший этап предварительной обработки данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы расчета процента пропущенных значений во всех столбцах с помощью PySpark. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и реализовать их в ваших собственных проектах PySpark.

Метод 1. Использование API DataFrame и функций SQL

from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count
# Read your data into a DataFrame
data = spark.read.csv("your_data_file.csv", header=True, inferSchema=True)
# Calculate the percentage of missing values for each column
missing_percentages = data.select([(count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c))/count("*"))*100
                                  .alias(c+"_missing_percentage") for c in data.columns])
# Display the results
missing_percentages.show()

Метод 2: использование функций RDD и Python

from pyspark.sql.functions import col
# Read your data into an RDD
data_rdd = spark.sparkContext.textFile("your_data_file.csv") \
    .map(lambda line: line.split(","))
# Calculate the percentage of missing values for each column
missing_percentages = data_rdd.map(lambda row: [(1 if field == "" or field is None else 0) 
                                                for field in row]) \
    .reduce(lambda a, b: [x + y for x, y in zip(a, b)]) \
    .map(lambda count: (count / data_rdd.count()) * 100)
# Create a DataFrame with the results
missing_percentages_df = spark.createDataFrame(missing_percentages, FloatType())
# Display the results
missing_percentages_df.show()

Метод 3: использование сводной статистики

from pyspark.ml.stat import Summarizer
from pyspark.sql import Row
# Read your data into a DataFrame
data = spark.read.csv("your_data_file.csv", header=True, inferSchema=True)
# Calculate the percentage of missing values for each column
missing_percentages = data.rdd.map(lambda row: Row({c: (1 if field is None else 0)
                                                      for c, field in zip(data.columns, row)})) \
    .toDF() \
    .select([(Summarizer.mean(col(c)).alias(c + "_missing_percentage")) for c in data.columns])
# Display the results
missing_percentages.show()

В этой статье мы рассмотрели три различных метода расчета процента пропущенных значений во всех столбцах с помощью PySpark. Используя DataFrame API и функции SQL, RDD и функции Python, а также сводную статистику, вы можете легко определить степень пропущенных значений в ваших наборах данных. Понимание процента пропущенных значений важно для принятия обоснованных решений по стратегиям очистки, вменения или удаления данных в конвейере анализа данных.

Не забудьте предварительно обработать данные на основе данных, полученных с помощью этих методов, чтобы обеспечить точный и надежный анализ. Удачной обработки данных!