数据操作——缺失值处理

缺失值处理

缺失值的处理思路

如果想探究如何处理无效值, 首先要知道无效值从哪来, 从而分析可能产生的无效值有哪些类型, 在分别去看如何处理无效值

• 什么是缺失值

  一个值本身的含义是这个值不存在则称之为缺失值, 也就是说这个值本身代表着缺失, 或者这个值本身无意义, 比如说 null, 比如说空字符串

  

  关于数据的分析其实就是统计分析的概念, 如果这样的话, 当数据集中存在缺失值, 则无法进行统计和分析, 对很多操作都有影响

• 缺失值如何产生的

  

  Spark 大多时候处理的数据来自于业务系统中, 业务系统中可能会因为各种原因, 产生一些异常的数据

  例如说 因为前后端的判断失误, 提交了一些非法参数. 再例如说因为业务系统修改 MySQL 表结构产生的一些空值数据等. 总之在业务系统中出现缺失值其实是非常常见的一件事, 所以大数据系统就一定要考虑这件事.

• 缺失值的类型

  常见的缺失值有两种

  • null, NaN 等特殊类型的值, 某些语言中 null 可以理解是一个对象, 但是代表没有对象, NaN 是一个数字, 可以代表不是数字

    针对这一类的缺失值, Spark 提供了一个名为 DataFrameNaFunctions 特殊类型来操作和处理

  • “Null”, “NA”, " " 等解析为字符串的类型, 但是其实并不是常规字符串数据

    针对这类字符串, 需要对数据集进行采样, 观察异常数据, 总结经验, 各个击破

• DataFrameNaFunctions

  DataFrameNaFunctions 使用 Dataset 的 na 函数来获取

  val df = ...
  val naFunc: DataFrameNaFunctions = df.na
  

  当数据集中出现缺失值的时候, 大致有两种处理方式, 一个是丢弃, 一个是替换为某值, DataFrameNaFunctions 中包含一系列针对空值数据的方案

  • DataFrameNaFunctions.drop 可以在当某行中包含 null 或 NaN 的时候丢弃此行
  • DataFrameNaFunctions.fill 可以在将 null 和 NaN 充为其它值
  • DataFrameNaFunctions.replace 可以把 null 或 NaN 替换为其它值, 但是和 fill 略有一些不同, 这个方法针对值来进行替换

• 如何使用 SparkSQL 处理 null 和 NaN(Double.NaN → Not a number) ?

  首先要将数据读取出来, 此次使用的数据集直接存在 NaN, 在指定 Schema 后, 可直接被转为 Double.NaN

  @Test
  def nullAndNaN():Unit ={
  
    // 2. 导入数据集
    // 3. 读取数据集
    //    1.通过Spark-csv自动的推断类型来读取,推断数字的时候会将NaN推断为字符串
  //    spark.read
  //      .option("header",true)
  //      .option("inferSchema",true)
  //      .csv(....)
  
    //    2. 直接读取字符串，在后续的操作中使用 map 算子转类型
  //    spark.read.csv().map(row => row....)
  
    //    3. 指定 Schema ，不要自动推断
    // 创建 Schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("id", LongType),
        StructField("year", IntegerType),
        StructField("month", IntegerType),
        StructField("day", IntegerType),
        StructField("session", IntegerType),
        StructField("pm", DoubleType)
      )
    )
    // Double.NaN
    val sourceDF = spark.read
      .option("header",true)
      .schema(schema)
      .csv("./dataset/beijingpm_with_nan.csv") // pm下的NaN 自动转为 Double.NaN
  
    sourceDF.show()
  }
  

  

  对于缺失值的处理一般就是丢弃和填充

  • 丢弃包含 null 和 NaN 的行

    // 4.丢弃
    // 2019,12,12,Nam
    // 规则：
    //    1. any, 只要有一个 NaN 的行就丢弃
    sourceDF.na.drop("any").show() // sourceDF.na.drop().show() 默认 any
    //    2. all, 所有数据都是 NaN 的行才丢弃
    sourceDF.na.drop("all").show()
    //    3. 某些列的规则
    sourceDF.na.drop("any",List("year","month","day")).show()**
    

  • 填充包含 null 和 NaN 的列

    **// 5.填充
      // 规则：
      //    1. 针对所有列数据进行默认值填充
      sourceDF.na.fill(0).show()
      //    2. 针对特定列填充
      sourceDF.na.fill(0, List("year", "month")).show()
    }**
    

• 如何使用 SparkSQL 处理异常字符串 ?

  读取数据集, 这次读取的是最原始的那个 PM 数据集

  **val df = spark.read
    .option("header", value = true)
    .csv("./dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv")**
  

  使用函数直接转换非法的字符串

  **// 1. 替换
    // select name, age, case
    // when .. then...
    // else
    import org.apache.spark.sql.functions._ // 使用when 需要导入
    sourceDF.select(
      'No as "id", 'year, 'month, 'day, 'hour, 'season,
      when('PM_Dongsi === "NA", Double.NaN) // 当 PM_Donsi 里的数据 等于 NA 时，变为 Double.NaN
        .otherwise('PM_Dongsi cast DoubleType) // 如果不是上面的条件，要将它的正常值转换成对应的Double类型
        .as("pm") // 起别名
    ).show()
  
  // replace 注意：原类型和转换过后的类型，必须一致
  sourceDF.na.replace("PM_Dongsi", Map("NA" -> "NaN")).show()
  // sourceDF.na.replace("PM_Dongsi", Map("NA" -> "NaN", "NULL" -> "null")).show()
  
  

  

  

  使用 where 直接过滤

  df.select('No as "id", 'year, 'month, 'day, 'hour, 'season, 'PM_Dongsi)
    .where('PM_Dongsi =!= "NA") // =!= 不等于
    .show()
  

  

• 所用文件

  [beijingpm_with_nan.rar]

  [BeijingPM20100101_20151231.rar]（前面已上传，自己根据名称去资源下载）

• 以上代码的前置条件

  // 1. 创建SparkSession对象
  val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
  
  import spark.implicits._
  
  case class Person(name: String, age: Int)