pyspark 求平均值
时间: 2023-10-05 22:10:20 浏览: 77
在 PySpark 中,可以使用 `mean()` 函数来计算一个 RDD 或 DataFrame 中数值列的平均值。
下面是一个计算 RDD 中平均值的例子:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "AverageExample")
nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
avg = nums.mean()
print("平均值为:", avg)
```
输出结果为:
```
平均值为: 3.0
```
如果你有一个 DataFrame,可以使用 `groupBy()` 和 `mean()` 函数来计算平均值。例如:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("AverageExample").getOrCreate()
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("David", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
avg_age = df.groupBy().mean("age").collect()[0][0]
print("平均年龄为:", avg_age)
```
输出结果为:
```
平均年龄为: 32.5
```
相关问题
pyspark求平均值
可以使用PySpark中的DataFrame的summary()函数来求平均值。下面是一个示例代码:
```python
# 导入PySpark模块
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("求平均值").getOrCreate()
# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 使用summary()函数求平均值
mean_data = data.select('col1', 'col2', 'col3').summary('mean')
# 显示结果
mean_data.show()
```
上述代码中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read.csv()函数读取数据。接着,我们使用select()函数选择需要求平均值的列,并使用summary()函数求平均值。最后,我们使用show()函数显示结果。
pyspark计算一列的平均值
在 PySpark 中,可以使用 `pyspark.sql.functions` 模块中的 `mean` 函数来计算一列的平均值。具体步骤如下:
1. 导入 PySpark 模块:
```python
from pyspark.sql.functions import mean
```
2. 使用 `mean` 函数计算平均值:
```python
df.select(mean("column_name")).show()
```
其中,`df` 是一个 DataFrame 对象,`column_name` 是需要计算平均值的列名。
`mean` 函数返回一个包含平均值的 DataFrame 对象,使用 `show` 方法可以将结果打印出来。