pyspark统计4分位值

在Pyspark中，我们可以使用approxQuantile()函数来估算数据的四分位数。这个函数需要三个参数：

1. 列名：要计算四分位数的列名
2. 分位数：一个数组，包含了我们要计算的分位数。例如，如果我们要计算25%、50%、75%的分位数，我们可以传递[0.25, 0.5, 0.75]
3. 相对误差：一个小数，表示我们可以接受的误差范围。例如，如果我们传递0.01，意味着我们可以接受1%的误差。

下面是一个使用approxQuantile()函数计算四分位数的例子：

from pyspark.sql.functions import approxQuantile

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

# 计算四分位数
quartiles = data.approxQuantile("column_name", [0.25, 0.5, 0.75], 0.01)

# 输出结果
print(quartiles)

这个例子中，我们假设我们读入的数据叫做"data.csv"，其中包含我们要处理的数据。我们使用approxQuantile()函数来计算"data.csv"中名为"column_name"的列的四分位数。我们传递[0.25, 0.5, 0.75]作为分位数参数，表示我们要计算25%、50%、75%的分位数。我们还传递0.01作为相对误差参数，表示我们可以接受1%的误差。最后，我们将计算结果打印出来。