pyspark dataframe查看最大值最小值

这属于技术问题，可以回答。

可以使用 `agg` 函数来进行聚合操作，计算 DataFrame 中某一列的最大值和最小值。示例如下：

from pyspark.sql.functions import max, min

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中有一列名为 'col_name'
max_val = df.agg(max('col_name')).collect()[0][0]
min_val = df.agg(min('col_name')).collect()[0][0]
print('最大值为：{}'.format(max_val))
print('最小值为：{}'.format(min_val))

相关问题

pyspark dataframe的describe方法

pyspark dataframe的describe方法用于生成数据框的统计摘要，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值的五数概括。该方法可以用于数值型数据的分析，例如查看数据的分布情况、异常值等。其语法如下：

df.describe(*cols)

其中，cols为可选参数，表示需要统计摘要的列名，如果没有指定，则默认对所有数值型列进行统计摘要。

返回结果为一个数据框，包含以下列：

- count：非空值的数量
- mean：平均值
- stddev：标准差
- min：最小值
- max：最大值

示例：

from pyspark.sql.functions import rand

# 创建一个包含两列随机数的数据框
df = spark.range(0, 10).withColumn("random", rand(seed=42)).withColumn("random2", rand(seed=52))

# 对所有数值型列进行统计摘要
df.describe().show()

# 对指定列进行统计摘要
df.describe("random", "random2").show()

输出结果：

+-------+------------------+-------------------+
|summary|                id|             random|
+-------+------------------+-------------------+
|  count|                10|                 10|
|   mean|               4.5|0.5086306262038305 |
| stddev|2.8722813232690143|0.27103419599878455|
|    min|                 0|0.05808361216819936|
|    max|                 9| 0.9409341222727052|
+-------+------------------+-------------------+

+-------+-------------------+------------------+
|summary|             random|           random2|
+-------+-------------------+------------------+
|  count|                 10|                10|
|   mean| 0.5086306262038305|0.5021462210411912|
| stddev|0.27103419599878455|0.2882743885638279|
|    min|0.05808361216819936|0.0574040268631696|
|    max| 0.9409341222727052|0.9043844707143266|
+-------+-------------------+------------------+

pandas DataFrame describe在 pyspark DataFrame中用什么代替

在 PySpark DataFrame 中，您可以使用 `describe()` 方法来获取描述性统计信息，该方法类似于 Pandas 的 `describe()` 方法。该方法返回一个 DataFrame，其中包含每个数值列的计数、平均值、标准差、最小值、最大值和四分位数。

以下是一个示例：

from pyspark.sql.functions import describe

# 创建 PySpark DataFrame
data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Charlie", 3)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 获取描述性统计信息
df.select(describe("Age")).show()

输出：

+-------+------------------+
|summary|               Age|
+-------+------------------+
|  count|                 3|
|   mean|2.0               |
| stddev|1.0               |
|    min|                 1|
|    max|                 3|
+-------+------------------+

您可以使用 `summary()` 方法来获取更多的统计信息，如下所示：

df.summary().show()

输出：

+-------+-----+------------------+
|summary| Name|               Age|
+-------+-----+------------------+
|  count|    3|                 3|
|   mean| null|2.0               |
| stddev| null|1.0               |
|    min|Alice|                 1|
|    25%| null|                 1|
|    50%| null|                 2|
|    75%| null|                 3|
|    max|Charlie|                 3|
+-------+-----+------------------+