PySpark Data Cleansing Tutorial
🚀 PySpark Data Cleansing Tutorial – Step by Step
In this video, I’ll show you how to clean a messy dataset using PySpark. We’ll start with a raw CSV file full of missing values, duplicates, inconsistent formats, and outliers, and transform it into a clean dataset ready for analysis or machine learning.
✅ What You’ll Learn:
1. How to initialize a SparkSession
2. Cleaning messy column names
3. Handling missing values and placeholder text (NA, null, “-”)
4. Converting columns to the right data types (numbers, booleans, dates)
5. Deduplicating data using PySpark Window functions
6. Normalizing categorical values (like gender fields)
7. Detecting and handling outliers
8. Saving the clean dataset in Delta table format
This is a real-world PySpark example you can follow along with, perfect for beginners and intermediates who want to learn data engineering and big data cleaning techniques.
📂 Resources:
🔹 Example dataset (messy): dataset.csv
🔹 Clean PySpark script: https://github.com/smadathil700/Learn...
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Auf dieser Seite können Sie das Online-Video PySpark Data Cleansing Tutorial mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer Data Analytica 22 September 2025 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 523 Mal angesehen und es wurde von 27 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!
