pyspark计算一列的平均值

在 PySpark 中，可以使用 `pyspark.sql.functions` 模块中的 `mean` 函数来计算一列的平均值。具体步骤如下：

1. 导入 PySpark 模块：

   from pyspark.sql.functions import mean

2. 使用 `mean` 函数计算平均值：

   df.select(mean("column_name")).show()

其中，`df` 是一个 DataFrame 对象，`column_name` 是需要计算平均值的列名。

`mean` 函数返回一个包含平均值的 DataFrame 对象，使用 `show` 方法可以将结果打印出来。

相关问题

spark计算列平均值

要计算Spark DataFrame中某一列的平均值，可以使用`agg`函数和`avg`函数。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 计算Age列的平均值
avg_age = df.agg(avg("Age")).collect()[0][0]

print("平均年龄:", avg_age)

在上面的代码中，我们首先导入了必要的模块，并创建了一个SparkSession。然后，我们创建了一个示例的DataFrame，其中包含两列：Name和Age。接下来，使用`agg`函数和`avg`函数来计算Age列的平均值，并通过`collect()`方法获取计算结果。最后，我们打印出了平均年龄。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体的数据结构和需求进行相应的调整。

pyspark 求平均值

在 PySpark 中，可以使用 `mean()` 函数来计算一个 RDD 或 DataFrame 中数值列的平均值。

下面是一个计算 RDD 中平均值的例子：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "AverageExample")

nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
avg = nums.mean()

print("平均值为:", avg)

输出结果为：

平均值为: 3.0

如果你有一个 DataFrame，可以使用 `groupBy()` 和 `mean()` 函数来计算平均值。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("AverageExample").getOrCreate()

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("David", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

avg_age = df.groupBy().mean("age").collect()[0][0]

print("平均年龄为:", avg_age)

输出结果为：

平均年龄为: 32.5