PySpark：如何在dataframe中为特定列填充值？

Question

我有以下示例数据框：

a    | b    | c   | 

1    | 2    | 4   |
0    | null | null| 
null | 3    | 4   |

我只想替换前两列中的空值-列“a”和“b”：

a    | b    | c   | 

1    | 2    | 4   |
0    | 0    | null| 
0    | 3    | 4   |

下面是创建示例数据帧的代码：

rdd = sc.parallelize([(1,2,4), (0,None,None), (None,3,4)])
df2 = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["a", "b", "c"])

我知道如何使用以下方法替换所有空值：

df2 = df2.fillna(0)

当我尝试这个，我失去了第三栏：

df2 = df2.select(df2.columns[0:1]).fillna(0)

Answer 1

使用字典填充某些列的值：

df.fillna( { 'a':0, 'b':0 } )

Answer 2

df.fillna(0, subset=['a', 'b'])

有一个名为subset的参数来选择列，除非您的spark版本低于1.3.1