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    本文详解如何在PySparkDataFrame中高效计算数组类型列(如score数组的均值、review数组的众数),通过内置函数组合与安全UDF实现高性能、类型准确的新列扩展,避免常见UDF类型错误与空数组异常。
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    SimpleImputer默认数值列用mean、类别列用most_frequent,但需先验检查数据类型与实际内容,避免字符串数字混杂报错;fit_transform仅用于训练集,transform用于测试集以防数据泄漏;transform后需手动转回DataFrame保列名;其优势在于可持久化填充统计量,但不支持条件填充。
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    python-semantic-release是官方维护的Python适配版,需从pyproject.toml读取版本,默认不支持setup.py或__version__.py,CI需配置Git用户信息和完整历史,发布后需手动用build+twine上传到PyPI。
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