``` grouped_stats_req.concat(max_value,min_value,mean_value,stddev_value,p1_value,p99_value)```把这句话用pyspark的版本改下
时间: 2024-09-28 18:07:08 浏览: 16
在PySpark中,如果你想对数据进行分组并计算每个组的最大值、最小值、平均值、标准差以及百分位数(如第1值和第99值),你可以使用`DataFrame.groupBy()`函数配合聚合操作。假设你有一个DataFrame `df`,并且有一列需要分析的数值列叫做`value_column`,可以这样做:
```python
from pyspark.sql import functions as F
# 对value_column进行分组
grouped_df = df.groupBy('your_grouping_columns') # 将这里的'your_grouping_columns'替换为实际的分组键
# 计算最大值、最小值、平均值、标准差和第1, 99百分位数
stats_req = grouped_df.agg(
max(F.col('value_column')).alias('max_value'),
min(F.col('value_column')).alias('min_value'),
F.mean('value_column').alias('mean_value'),
F.stddev('value_column').alias('stddev_value'),
F.percentile_approx('value_column', 0.01).alias('p1_value'), # 第1百分位数
F.percentile_approx('value_column', 0.99).alias('p99_value') # 第99百分位数
)
# 结果是DataFrame类型,包含了每组的统计信息
```
记得替换`'your_grouping_columns'`为你想要按照哪些列进行分组的实际列名。