用Pythonspark的集合类操作对天气数据，计算每个城市id的最低气温（最小值） 对天气数据，计算每个城市id的最高气温（最大值） 对天气数据，过滤出气温低于30度的记录（过滤） 对天气数据，计算每个城市id的气温次数（计数） 对天气数据，计算气温都有哪些值（去重） 对天气数据，计算每个城市id的平均气温 对天气数据，输出城市id的平均气温大于25℃

假设天气数据是一个包含城市id、日期和气温的数据集，我们可以使用Python中的PySpark库进行处理。

首先，我们需要使用PySpark创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("weather_analysis").getOrCreate()

然后，我们可以使用SparkSession对象从文件中读取数据：

weather_data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("weather_data.csv")

这里假设数据文件名为weather_data.csv，且第一行是列名。

接下来，我们可以使用PySpark的集合类操作对数据进行分析：

计算每个城市id的最低气温（最小值）：

from pyspark.sql.functions import min
min_temps = weather_data.groupBy("city_id").agg(min("temperature"))

计算每个城市id的最高气温（最大值）：

from pyspark.sql.functions import max
max_temps = weather_data.groupBy("city_id").agg(max("temperature"))

过滤出气温低于30度的记录（过滤）：

filtered_data = weather_data.filter(weather_data.temperature < 30)

计算每个城市id的气温次数（计数）：

from pyspark.sql.functions import count
count_temps = weather_data.groupBy("city_id").agg(count("temperature"))

计算气温都有哪些值（去重）：

distinct_temps = weather_data.select("temperature").distinct()

计算每个城市id的平均气温：

from pyspark.sql.functions import avg
avg_temps = weather_data.groupBy("city_id").agg(avg("temperature"))

输出城市id的平均气温大于25℃：

hot_cities = avg_temps.filter(avg_temps.avg(temperature) > 25)
hot_cities.show()

这样，我们就完成了使用Pythonspark的集合类操作对天气数据进行分析的任务。