Pyspark:添加具有groupby平均值的列

Pyspark是一个基于Python的Apache Spark的开发工具包，用于处理大规模数据集的分布式计算。它提供了许多功能强大的API和工具，以支持数据处理、机器学习和大数据分析等任务。

在Pyspark中，要添加具有groupby平均值的列，可以使用DataFrame的groupBy和agg方法配合使用。具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.appName("GroupByAvgExample").getOrCreate()

创建一个DataFrame对象，假设我们有一个包含"category"和"value"两列的DataFrame：

data = [("A", 1), ("A", 2), ("B", 3), ("B", 4), ("B", 5)]
df = spark.createDataFrame(data, ["category", "value"])

使用groupBy和agg方法进行分组和求平均值：

result = df.groupBy("category").agg(avg("value").alias("avg_value"))

在上述代码中，groupBy("category")用于按照"category"列进行分组，然后agg(avg("value").alias("avg_value"))用于对"value"列求平均值，并将结果列命名为"avg_value"。

打印结果：

result.show()

完整代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

spark = SparkSession.builder.appName("GroupByAvgExample").getOrCreate()

data = [("A", 1), ("A", 2), ("B", 3), ("B", 4), ("B", 5)]
df = spark.createDataFrame(data, ["category", "value"])

result = df.groupBy("category").agg(avg("value").alias("avg_value"))

result.show()

以上代码将输出按照"category"列分组后的平均值结果。

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