根据kaggle中的心脏病预测数据集运用spark技术写一段四分位算法处理异常值的代码

以下是运用Spark处理Kaggle心脏病预测数据集中异常值的代码示例：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 初始化SparkContext和SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("Heart Disease Prediction")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

# 读取数据集
df = spark.read.csv("heart.csv", header=True, inferSchema=True)

# 计算四分位数
q1 = df.approxQuantile("thalach", [0.25], 0.01)[0]
q3 = df.approxQuantile("thalach", [0.75], 0.01)[0]

# 计算异常值
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

outliers = df.filter((col("thalach") < lower_bound) | (col("thalach") > upper_bound))

# 输出结果
print("Q1: {}".format(q1))
print("Q3: {}".format(q3))
print("Lower Bound: {}".format(lower_bound))
print("Upper Bound: {}".format(upper_bound))
print("Outliers: {}".format(outliers.count()))

以上代码会输出`thalach`列中的四分位数、上下界以及异常值的数量。其中，`thalach`是心率最大值（thalach：maximum heart rate achieved）。我们使用`approxQuantile`函数来计算四分位数，并使用`filter`函数来筛选异常值。