pyspark 计算q1和q3

要计算 q1 和 q3，需要先计算出数据的中位数（q2），然后将数据分为两部分：小于等于中位数的一部分和大于等于中位数的一部分。然后分别计算这两部分的中位数，分别记作 q1 和 q3。

在 PySpark 中，可以使用 `approxQuantile` 函数来计算近似分位数。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import approxQuantile

# 假设数据保存在 DataFrame df 中的列 col 中
col = "some_column"
quantiles = df.approxQuantile(col, [0.25, 0.5, 0.75], 0.01)

q1 = quantiles[0]
q2 = quantiles[1]
q3 = quantiles[2]

其中，`approxQuantile` 函数的第一个参数是要计算分位数的列名，第二个参数是一个列表，表示要计算哪些分位数，第三个参数是一个相对精度参数。这个相对精度参数表示计算近似分位数的精度。例如，如果设置为 0.01，则表示计算的分位数的误差不超过数据范围的 1%。

相关问题

Q2Q1=Q2Q1Q3'的过程

Q2Q1=Q2Q1Q3' 的过程可以分为以下几步：

1. 首先，将 Q3 取反得到 Q3'。

2. 接着，将 Q2Q1 和 Q2Q1Q3' 两个二进制数的每一位进行比较，从左往右逐位比较。

3. 对于每一位，如果 Q2Q1 的这一位的值为 1，而 Q2Q1Q3' 的这一位的值为 0，则 Q2Q1Q3' 的这一位的值也为 0；否则 Q2Q1Q3' 的这一位的值为 1。

4. 重复上述步骤直到比较完所有的位，得到最终的结果 Q2Q1Q3'。

下面是一个具体的例子：

假设 Q2Q1 的值为 10，Q3 的值为 1，则 Q2Q1Q3' 的值为 101。

首先，将 Q3 取反得到 Q3'=0。

然后，逐位比较 Q2Q1 和 Q2Q1Q3'：

- 对于最高位，Q2Q1 的值为 1，而 Q2Q1Q3' 的值为 0，所以 Q2Q1Q3' 的最高位的值为 0。
- 对于次高位，Q2Q1 的值为 0，而 Q2Q1Q3' 的值为 1，所以 Q2Q1Q3' 的次高位的值为 1。
- 对于最低位，Q2Q1 的值为 1，而 Q2Q1Q3' 的值为 1，所以 Q2Q1Q3' 的最低位的值为 1。

因此，Q2Q1=10=2，Q3'=0，Q2Q1Q3'=101=5。

Q1、Q2、Q3和Q4都存在审核结论这一列

好的，您可以使用以下代码来实现：

using System.Data;
using System.Data.SQLite;

public DataTable QuerySQLite()
{
    string connectionString = "Data Source=your_database_path";
    string query = "SELECT COUNT(CASE WHEN Q1 IS NOT NULL THEN 1 END) AS Q1Count, COUNT(CASE WHEN Q2 IS NOT NULL THEN 1 END) AS Q2Count, COUNT(CASE WHEN Q3 IS NOT NULL THEN 1 END) AS Q3Count, COUNT(CASE WHEN Q4 IS NOT NULL THEN 1 END) AS Q4Count FROM your_table_name WHERE 审核结论 IS NOT NULL";

    using (SQLiteConnection connection = new SQLiteConnection(connectionString))
    {
        connection.Open();
        using (SQLiteCommand command = new SQLiteCommand(query, connection))
        {
            using (SQLiteDataAdapter adapter = new SQLiteDataAdapter(command))
            {
                DataTable dataTable = new DataTable();
                adapter.Fill(dataTable);
                return dataTable;
            }
        }
    }
}

请确保替换 `your_database_path` 和 `your_table_name` 为您的数据库和表的名称。此代码将执行一个查询，计算每个列中的非空值的数量，并将结果作为 `DataTable` 返回。同时，`WHERE` 子句可用于仅计算包含审核结论的行。