pyspark 对array求四分
时间: 2023-08-17 19:05:14 浏览: 43
使用 PySpark 中的 `percentile_approx` 函数可以近似地计算数组的四分位数。该函数的语法为:
```python
percentile_approx(col, percentage, accuracy=None)
```
其中:
- `col`:要计算四分位数的数组列。
- `percentage`:四分位数的百分位数,取值为 0-1 之间的小数,例如 0.25 表示计算第一四分位数。
- `accuracy`:可选参数,指定计算的精度,默认值为 10^5。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql.functions import percentile_approx
# 假设数据集中有一列名为 data 的数组
df.select(percentile_approx("data", 0.25).alias("q1"),
percentile_approx("data", 0.5).alias("q2"),
percentile_approx("data", 0.75).alias("q3"))
```
这样就可以计算出数据集中数组列的第一、二、三四分位数,并分别命名为 q1、q2、q3。
相关问题
np.array求交集
要在NumPy中求两个数组的交集,可以使用`np.intersect1d()`函数。以下是使用示例:
```python
import numpy as np
# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6])
# 求交集
intersection = np.intersect1d(arr1, arr2)
print(intersection)
```
输出结果为:
```
[3 4]
```
这将返回一个包含交集元素的NumPy数组。
scala的四分位数怎么求
Scala 中求四分位数可以使用 Quartile Quartile方法,具体实现如下:
import org.apache.spark.sql.functions._
val quartiles = df.stat.approxQuantile("columnName", Array(0.25, 0.5, 0.75), 0.0)
其中,columnName 是需要求四分位数的列名,Array(0.25, 0.5, 0.75) 表示需要求的四分位数,0.0 表示误差范围。
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