pyspark删除异常值

在 PySpark 中删除异常值可以通过多种方式实现，以下是其中一种常见的方法：

1. 使用统计学方法找出异常值

可以使用 PySpark 内置的统计函数（如 `mean`、`stddev`）来计算每个特征的平均值和标准差，并通过 Z-score 的方式找出那些超出 3 倍标准差范围之外的值，并将其删除。

2. 使用离群点检测算法

PySpark 中也提供了一些离群点检测算法，如 Local Outlier Factor（LOF）、Isolation Forest（IF）等。这些算法可以根据数据集的特点，找出那些不符合数据分布规律的点，从而判断它们是否是异常值，并将其删除。

3. 使用过滤器删除异常值

可以直接使用 PySpark 的 `filter` 函数，通过筛选数据集中特定条件下的数据行来删除异常值。

以上是其中一些常用的方法，具体选择哪种方法取决于数据集的特点和需求。如果您有具体的数据集和需求，可以提供更多信息，以便我能够为您提供更加准确的回答。