from pyspark.sql.functions import corr

`pyspark.sql.functions` 是 PySpark 中用于 DataFrame 操作的函数库，`corr` 函数是其中的一个函数，用于计算两列数据之间的相关性系数。具体来说，它可以计算两个数值型列之间的皮尔逊相关系数。该函数的用法示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import corr

spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 读取 CSV 文件为 DataFrame
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("file.csv")

# 计算两列数据之间的相关性系数
correlation = df.select(corr("col1", "col2")).collect()[0][0]
print(f"Correlation between col1 and col2: {correlation}")

其中，`"col1"` 和 `"col2"` 分别为需要计算相关性系数的两列数据的列名。在这个例子中，我们假设数据已经存在于一个名为 `file.csv` 的 CSV 文件中，并读取为了 PySpark 中的一个 DataFrame。最后，我们使用 `select` 函数将计算出来的相关性系数值取出来并打印出来。

相关问题

pyspark dataframe 针对 商品个数 点击次数 收藏次数 加购次数 购买次数进行相关性分析

好的，您可以使用pyspark的corr()函数来计算两列之间的相关性。例如，以下代码将商品个数列和点击次数列之间的相关性计算出来：

from pyspark.sql.functions import corr

df = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

corr = df.select(corr('商品个数', '点击次数')).collect()[0][0]
print('商品个数和点击次数之间的相关性为：', corr)

您可以用同样的方式计算其它列之间的相关性。同时，请注意，进行相关性分析之前，最好先对数据进行清洗和预处理，以保证得到准确的结果。