from pyspark.sql.functions import when import pyspark.sql.functions as F # 计算各个数值列的平均值 def mean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = [] for col in numeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] res = mean_value....
让我们看看其余列的平均值是多少。 [In]: df.groupBy('mobile').mean().show(5,False) [Out]: mean方法给出了每个手机品牌的平均年龄、评级、体验和家庭规模栏。我们也可以通过使用sum方法和groupBy来获得每个移动品牌的总和。 [In]: df.groupBy('mobile').sum().show(5,False) [Out]: 现在让我们来看看...
(3)平均值填充缺失值 frompyspark.sql.functionsimportwhenimportpyspark.sql.functionsasF# 计算各个数值列的平均值defmean_of_pyspark_columns(df, numeric_cols): col_with_mean = []forcolinnumeric_cols: mean_value = df.select(F.avg(df[col])) avg_col = mean_value.columns[0] res = mean_val...
from pyspark.sql.functions import count, sum, avg, mean, min, max, collect_list, collect_set # 计数 df.agg(count("*").alias("total_count")) # 求和 df.agg(sum("value").alias("total_sum")) # 平均值 df.agg(avg("value").alias("average_value")) df.agg(mean("value").alias("...
Impute with Mean/Median:各列的均值/中值可用于替换缺失值。 这是一种简单快速的方法,适用于小型数值数据集。 Impute with Mode:要替换列中的缺失值,请使用最频繁的值。 这适用于分类特征,但可能会导致结果有偏差。 Impute using KNN: KK-Nearest Neighbors是一种分类算法,它使用各种距离度量(如欧几里得、马氏、...
mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f: df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f) ...
9.90 pyspark.sql.functions.mean(col):New in version 1.3. 聚合函数:返回组中的值的平均值 9.91 pyspark.sql.functions.min(col):New in version 1.3. 聚合函数:返回组中表达式的最小值。 9.92 pyspark.sql.functions.minute(col):New in version 1.5. ...
a)无法使用以下方法引用列b)不能将我的spark数据帧中的值替换为聚合值,如meanfrom pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql.functi 浏览3提问于2017-09-28得票数 0 1回答 Pyspark使用一条when语句更新两列? 、 因此,我在PySpark中使用df.Withcolumn()来创建列,并使用F.when()来指定何时应该...
'sum': 'Aggregate function: returns the sum of all values in the expression.', 'avg': 'Aggregate function: returns the average of the values in a group.', 'mean': 'Aggregate function: returns the average of the values in a group.', ...
数据 分组 聚合 运算聚合‘飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组, 使用agg方法, 传入要聚合的列和聚合函数...flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head() 3 或者要选取的列使用索引, 聚合函数作为字符串传入agg flights.groupby...6...