根据spark dataframe中的列值查找累积平均值

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的Spark库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, avg

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Cumulative Average").getOrCreate()

加载数据集到Spark DataFrame：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

其中，"data.csv"是数据集的文件路径。

定义窗口规范：

windowSpec = Window.orderBy("column_name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)

其中，"column_name"是你要根据的列名。

计算累积平均值：

df = df.withColumn("cumulative_avg", avg(col("column_name")).over(windowSpec))

这将在DataFrame中添加一个名为"cumulative_avg"的新列，其中包含累积平均值。

显示结果：

df.show()

以上步骤将根据指定的列值计算累积平均值，并将结果显示在控制台上。

关于Spark DataFrame和窗口函数的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品文档：

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它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...DataFrame，可以使用as_index参数使它们成为DataFrame中的一列。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。让我们首先添加一个缺少存储值的新行。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

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