如何在pyspark中创建中位数、平均值和标准差的新列？
在pyspark中，可以使用withColumn方法结合内置函数来创建中位数、平均值和标准差的新列。下面是具体的步骤：
- 导入必要的模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, expr- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 加载数据集到DataFrame：
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)其中，"data.csv"是数据集的文件路径，header=True表示第一行是列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。
- 使用
withColumn方法创建新列：
df = df.withColumn("median", expr("percentile_approx(column_name, 0.5)"))
df = df.withColumn("mean", expr("avg(column_name)"))
df = df.withColumn("stddev", expr("stddev(column_name)"))其中，column_name是要计算中位数、平均值和标准差的列名。
- 显示结果：
df.show()完整的代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, expr
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
df = df.withColumn("median", expr("percentile_approx(column_name, 0.5)"))
df = df.withColumn("mean", expr("avg(column_name)"))
df = df.withColumn("stddev", expr("stddev(column_name)"))
df.show()在这个示例中，我们使用了percentile_approx函数来计算中位数，avg函数来计算平均值，stddev函数来计算标准差。你可以根据实际需求替换column_name为你要计算的列名。
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