spark计算列平均值

要计算Spark DataFrame中某一列的平均值，可以使用`agg`函数和`avg`函数。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 计算Age列的平均值
avg_age = df.agg(avg("Age")).collect()[0][0]

print("平均年龄:", avg_age)

在上面的代码中，我们首先导入了必要的模块，并创建了一个SparkSession。然后，我们创建了一个示例的DataFrame，其中包含两列：Name和Age。接下来，使用`agg`函数和`avg`函数来计算Age列的平均值，并通过`collect()`方法获取计算结果。最后，我们打印出了平均年龄。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体的数据结构和需求进行相应的调整。

相关问题

spark中计算平均值

在Spark中计算平均值可以使用`mean()`函数。`mean()`函数是DataFrame或Dataset的聚合函数，用于计算某一列的平均值。

以下是计算平均值的步骤：
1. 导入必要的Spark库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import mean

2. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

3. 读取数据源创建DataFrame：

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

4. 使用`mean()`函数计算平均值：

average = df.select(mean("column_name")).collect()

其中，`column_name`是你想要计算平均值的列名。

5. 打印平均值：

print("平均值为:", average)

spark dataframe 求平均值并保留2位小数

可以使用`agg`函数和`round`函数来求平均值并保留2位小数。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg, round

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 求平均值并保留2位小数
result = df.agg(round(avg("age"), 2).alias("average_age"))

# 显示结果
result.show()

输出结果应为：

+-----------+
|average_age|
+-----------+
|      30.00|
+-----------+

在上面的示例中，我们使用`avg`函数计算了年龄的平均值，然后使用`round`函数将结果保留两位小数。最后，我们使用`alias`方法给结果列命名为"average_age"。