《大数据机器学习实践探索》---- 使用pyspark 进行kaggle比赛Give me some credit数据集的建模与分析（2.1 数据清洗）

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经过上一篇文章 介绍过，数据的整体情况，我们可以是用pyspark 进行特征工程相关的开发。 为此，我们可以进行两方面的封装：

1. spark_session 的生成与获取
2. 文件加载

进行封装之后，下面我们来探索，如何进行 数据清洗与特诊工程

数据清洗

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。

data_df.describe().toPandas()

下面结果是 EDA 后 的一些统计结果

	summary	index	SeriousDlqin2yrs	RevolvingUti