Pyspark：从pyspark数据框中

Question

删除UTF空字符我有类似如下的pyspark数据帧：

df = sql_context.createDataFrame([ 
    Row(a=3, b=[4,5,6],c=[10,11,12], d='bar', e='utf friendly'), 
    Row(a=2, b=[1,2,3],c=[7,8,9], d='foo', e=u'ab\u0000the') 
    ]) 

凡e列中的值中的一个包含UTF空字符\u0000。如果我尝试这个df加载到PostgreSQL数据库中，我得到以下错误：

ERROR: invalid byte sequence for encoding "UTF8": 0x00 

这是有道理的。在将数据加载到postgres之前，如何有效地从pyspark数据框中删除空字符？

我尝试过使用一些pyspark.sql.functions先清除数据，但没有成功。 encode，decode和regex_replace没有工作：

df.select(regexp_replace(col('e'), u'\u0000', '')) 
df.select(encode(col('e'), 'UTF-8')) 
df.select(decode(col('e'), 'UTF-8')) 

理想情况下，我想清洁整个数据帧没有确切指明哪些列或违规性质是什么，因为我没有必要提前知道这个信息时间。

我正在使用postgres 9.4.9数据库与UTF8编码。

Answer 1

等待 - 我想我已经拥有了。如果我做这样的事情，似乎工作：

null = u'\u0000' 
new_df = df.withColumn('e', regexp_replace(df['e'], null, '')) 

然后映射到所有的字符串列：

string_columns = ['d','e'] 
new_df = df.select(
    *(regexp_replace(col(c), null, '').alias(c) if c in string_columns else c for 
    c in df.columns) 
) 

Answer 2

您可以使用DataFrame.fillna()更换空值。

Replace null values, alias for na.fill(). DataFrame.fillna() and DataFrameNaFunctions.fill() are aliases of each other.

Parameters:

• value – int, long, float, string, or dict. Value to replace null values with. If the value is a dict, then subset is ignored and value must be a mapping from column name (string) to replacement value. The replacement value must be an int, long, float, or string.

• subset – optional list of column names to consider. Columns specified in subset that do not have matching data type are ignored. For example, if value is a string, and subset contains a non-string column, then the non-string column is simply ignored.