请给我一段gcp中使用spark对数据进行分析的代码

当然，以下是一段使用Spark进行数据分析的示例代码：

# 导入所需的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Data Analysis with Spark") \
    .getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据处理和分析
# 假设我们要计算数据中某一列的平均值
# 这里以"age"列为例
average_age = data.select("age").agg({"age": "avg"}).collect()[0][0]

# 输出结果
print("Average age: ", average_age)

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个例子中，我们首先导入了`SparkSession`类。然后，使用`builder`模式创建了一个`SparkSession`对象。接下来，我们使用`read.csv()`方法读取了名为"data.csv"的数据文件，并指定了文件头和数据类型推断。接下来，我们对数据进行处理和分析，这里以计算"age"列的平均值为例。最后，我们使用`print()`函数输出结果，并使用`stop()`方法关闭了`SparkSession`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行更复杂的数据处理和分析操作。