fillna

Mengembalikan DataFrame baru yang nilai nullnya diisi dengan nilai baru. DataFrame.fillna dan DataFrameNaFunctions.fill adalah alias satu sama lain.

Sintaksis

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

Parameter-parameternya

Parameter	Tipe	Deskripsi
value	int, float, string, bool atau dict	nilai untuk mengganti nilai null dengan. Jika nilainya adalah dict, maka subset diabaikan dan value harus berupa pemetaan dari nama kolom (string) ke nilai penggantian. Nilai penggantian harus berupa int, float, boolean, atau string.
subset	str, tuple, atau daftar, opsional	daftar opsional nama kolom yang perlu dipertimbangkan. Kolom yang ditentukan dalam subset yang tidak memiliki jenis data yang cocok diabaikan.

Pengembalian Barang

DataFrame: DataFrame dengan nilai null yang diganti.

Examples

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