FillWithMode 類別

FillWithMode轉換會根據您指定的電話號碼格式來格式化欄。您也可以指定平局斷路器邏輯，其中一些值是相同的。例如，請考慮下列值：1 2 2 3 3 4

MINIMUM導致FillWithMode返回 2 作為模式值的模式類型。如果模式類型為MAXIMUM，則模式為 3。對於AVERAGE，模式為 2.5。

範例

from awsglue.context import *
from pyspark.sql import SparkSession
from awsgluedi.transforms import *

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

input_df = spark.createDataFrame(
    [
        (105.111, 13.12),
        (1055.123, 13.12),
        (None, 13.12),
        (13.12, 13.12),
        (None, 13.12),
    ],
    ["source_column_1", "source_column_2"],
)

try:
    df_output = data_quality.FillWithMode.apply(
        data_frame=input_df,
        spark_context=sc,
        source_column="source_column_1",
        mode_type="MAXIMUM"
    )
    df_output.show()    
except:
    print("Unexpected Error happened ")
    raise
    

輸出

給定代碼的輸出將是：

```
+---------------+---------------+
|source_column_1|source_column_2|
+---------------+---------------+
| 105.111| 13.12|
| 1055.123| 13.12|
| 1055.123| 13.12|
| 13.12| 13.12|
| 1055.123| 13.12|
+---------------+---------------+
```

從 'awsglu.data_質量` 模塊的FillWithMode轉換被應用到 '輸入 _df`。 DataFrame它用該列中的非空值的最大值（`Mode_TYPE =「最大值」）替換source_column_1列中的「空」值。

在這種情況下，該列中的最大source_column_1值是「1055.123」。因此，中的「空值」值會在輸出「df_out」中source_column_1被「1055.123」取代。 DataFrame

方法

• __call__

• apply

• name

• describeArgs

• describeReturn

• describeTransform

• describeErrors

• describe

__call__（閃光上下文，數據框架，源列，模式類型）

轉FillWithMode換格式化列中字符串的情況。

• source_column – 現有資料欄的名稱。

• mode_type— 如何解決數據中的平局值。此值必須是MINIMUM、NONEAVERAGE、或之一MAXIMUM。

apply(cls, *args, **kwargs)

繼承自 GlueTransform apply。

name(cls)

繼承自 GlueTransform name。

describeArgs(cls)

繼承自 GlueTransform describeArgs。

describeReturn(cls)

繼承自 GlueTransform describeReturn。

describeTransform(cls)

繼承自 GlueTransform describeTransform。

describeErrors(cls)

繼承自 GlueTransform describeErrors。

describe(cls)

繼承自 GlueTransform describe。