fillna

Renvoie un nouveau DataFrame dont les valeurs nulles sont remplies avec une nouvelle valeur. DataFrame.fillna et DataFrameNaFunctions.fill sont des alias l'un de l'autre.

Syntaxe

fillna(value: Union["LiteralType", Dict[str, "LiteralType"]], subset: Optional[Union[str, Tuple[str, ...], List[str]]] = None)

parameter

parameter	Type	Description
value	int, float, string, bool ou dict	la valeur par laquelle remplacer les valeurs nulles. Si la valeur est un dict, alors subset est ignoré et value doit être un mappage du nom de la colonne (chaîne) à la valeur de remplacement. La valeur de remplacement doit être un entier, un flottant, un booléen ou une chaîne de caractères.
subset	chaîne, tuple ou liste, facultatif	liste facultative de noms de colonne à prendre en compte. Les colonnes spécifiées dans le sous-ensemble qui ne correspondent pas aux types de données sont ignorées.

parameter	Type	Description
value	int, float, string, bool ou dict	la valeur par laquelle remplacer les valeurs nulles. Si la valeur est un dict, alors subset est ignoré et value doit être un mappage du nom de la colonne (chaîne) à la valeur de remplacement. La valeur de remplacement doit être un entier, un flottant, un booléen ou une chaîne de caractères.
subset	chaîne, tuple ou liste, facultatif	liste facultative de noms de colonne à prendre en compte. Les colonnes spécifiées dans le sous-ensemble qui ne correspondent pas aux types de données sont ignorées.

Renvoie

DataFrame: DataFrame avec les valeurs nulles remplacées.

Exemples

Python

df = spark.createDataFrame([
    (10, 80.5, "Alice", None),
    (5, None, "Bob", None),
    (None, None, "Tom", None),
    (None, None, None, True)],
    schema=["age", "height", "name", "bool"])

df.na.fill(50).show()
# +---+------+-----+----+
# |age|height| name|bool|
# +---+------+-----+----+
# | 10|  80.5|Alice|NULL|
# |  5|  50.0|  Bob|NULL|
# | 50|  50.0|  Tom|NULL|
# | 50|  50.0| NULL|true|
# +---+------+-----+----+

df.na.fill(False).show()
# +----+------+-----+-----+
# | age|height| name| bool|
# +----+------+-----+-----+
# |  10|  80.5|Alice|false|
# |   5|  NULL|  Bob|false|
# |NULL|  NULL|  Tom|false|
# |NULL|  NULL| NULL| true|
# +----+------+-----+-----+

df.na.fill({'age': 50, 'name': 'unknown'}).show()
# +---+------+-------+----+
# |age|height|   name|bool|
# +---+------+-------+----+
# | 10|  80.5|  Alice|NULL|
# |  5|  NULL|    Bob|NULL|
# | 50|  NULL|    Tom|NULL|
# | 50|  NULL|unknown|true|
# +---+------+-------+----+