忽略缺失值计算pyspark数据框列的百分位数

可以通过使用pyspark的统计函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据集并创建数据框：

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。

1. 忽略缺失值并计算百分位数：

percentile = df.selectExpr("percentile_approx(column_name, 0.25)").collect()[0][0]

其中，column_name是要计算百分位数的列名，0.25表示要计算的百分位数，可以根据需求进行调整。

1. 打印结果：

print("忽略缺失值计算的百分位数为：", percentile)

以上代码中的column_name需要替换为实际要计算百分位数的列名。此外，还可以根据具体需求使用其他百分位数函数，如percentile_approx、percentile、percentile_cont等。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因环境和需求而异。