fill (DataFrameNaFunctions) s

null 値が新しい値で埋められた新しいDataFrameを返します。DataFrame.fillnaとDataFrameNaFunctions.fillは互いの別名です。

構文

fill(value, subset=None)

パラメーター

パラメーター	Type	説明
value	int、float、str、bool、またはdict	null値を置き換える値。辞書が指定された場合、 subsetは無視され、 value列名から置換値へのマッピングである必要があります。置換値は、int、float、bool、またはstrのいずれかである必要があります。
subset	文字列、タプル、またはリスト（省略可能）	検討すべき列名。subset列のうち、 valueと一致するデータ型を持たない列は無視されます。

戻り値

DataFrame

例

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"])

数値列の欠損値はすべて50で埋めてください。

Python

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|
# +---+------+-----+----+

ブール型の列では、すべてのヌル値をFalseで埋めます。

Python

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|
# +----+------+-----+-----+

ヌル値にはageの場合は50、 nameの場合は"unknown"を代入してください。

Python

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|
# +---+------+-------+----+

name列のnull値はすべて"Spark"で埋めてください。

Python

df.na.fill(value='Spark', subset='name').show()
# +----+------+-----+----+
# | age|height| name|bool|
# +----+------+-----+----+
# |  10|  80.5|Alice|NULL|
# |   5|  NULL|  Bob|NULL|
# |NULL|  NULL|  Tom|NULL|
# |NULL|  NULL|Spark|true|
# +----+------+-----+----+