第1关:农产品价格数据清洗--Spark

### 使用 Spark 清洗农产品价格数据 #### 数据清洗的重要性 在构建基于Spark的农产品价格数据分析预测系统过程中，数据清洗是一个至关重要的环节。未经处理的数据可能含有噪声、缺失值等问题，这些问题会严重影响后续分析结果的质量和准确性[^2]。 #### 准备工作 为了有效地利用Apache Spark进行数据清洗操作，首先需要安装并配置好相应的环境。这通常涉及到设置Java运行时环境(JRE)，下载并解压Spark压缩包至本地目录，并确保能够正常启动PySpark shell或Jupyter notebook等交互式编程工具。 #### 加载原始数据集 假设已经通过网络爬虫程序收集到了一批有关于各类农作物市场价格波动情况的信息文件（CSV/JSON格式），可以借助pyspark.sql模块中的`read.csv()`函数读入这些外部资源： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个新的Spark Session实例对象 spark = SparkSession.builder \ .appName("Agricultural Product Price Data Cleaning")\ .getOrCreate() df_raw = spark.read.option("header", "true").csv("/path/to/raw_data.csv") ``` #### 处理缺失值 针对存在NULL或者空白字段的情况，可以通过填充默认数值或是删除整条记录的方式来解决这个问题: ```python # 方法一：用均值替换所有列里的NA项 for col_name in df_raw.columns: mean_val = df_raw.selectExpr(f"avg({col_name}) as avg").collect()[0]['avg'] df_cleaned = df_raw.fillna(mean_val) # 或者方法二：移除任何包含null值得行 df_cleaned = df_raw.dropna() ``` #### 去重与标准化 去除重复观测样本的同时也要注意统一不同来源之间的度量单位差异，比如某些地方习惯以公斤计价而另一些则可能是斤两；另外还需考虑货币种类转换等因素的影响： ```python # 删除完全相同的行 df_deduplicated = df_cleaned.distinct() # 对特定列应用自定义映射规则完成单位换算 def convert_weight(x): try: value=float(x[:-1]) unit=x[-1].lower() if(unit=='g'): return str(value / 1000)+'kg' elif(unit=='j'): return str(value * 0.5)+'kg' else : return x except ValueError: return None udf_convert= udf(lambda z:convert_weight(z),StringType()) df_standardized=df_deduplicated.withColumn('new_column',udf_convert(col('original_column'))) ``` #### 存储清理后的数据 最后一步就是把经过上述一系列预处理之后得到的新版DataFrame保存下来供下一步骤调用： ```python df_final.write.mode('overwrite').parquet('/output/path/cleaned_product_prices.parquet') ``` 以上即为整个基于Spark平台实施的大规模结构化农业商品交易行情资讯整理工作的基本流程概述[^3].