spark计算列平均值
时间: 2023-08-10 11:55:17 浏览: 60
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:
```python
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。
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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:
```python
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"。
编写Spark独立应用程序实现求文本数据多列的平均值
首先,需要加载文本数据到Spark RDD中,可以使用以下代码实现:
```scala
val data = sc.textFile("path/to/data") // 加载文本数据到RDD中
val parsedData = data.map(line => line.split(","))
```
假设每行数据有3列,需要求出每列的平均值,可以使用以下代码实现:
```scala
val columnCount = 3 // 列数
val columnSums = Array.ofDim[Double](columnCount) // 用于存储每列的和
val columnCounts = Array.ofDim[Int](columnCount) // 用于存储每列的元素个数
parsedData.foreach { row =>
for (i <- 0 until columnCount) {
columnSums(i) += row(i).toDouble
columnCounts(i) += 1
}
}
val columnAverages = columnSums.zip(columnCounts).map { case (sum, count) =>
sum / count
}
columnAverages.foreach(println) // 输出每列的平均值
```
以上代码会遍历每行数据,对于每列数据进行累加,并且记录每列元素的个数。最后计算每列的平均值并输出即可。