在pyspark中的特定列上应用describe with filter

在pyspark中，可以使用describe with filter函数在特定列上应用描述性统计。describe with filter函数用于计算DataFrame或Dataset中指定列的统计摘要信息，可以根据条件对特定列进行过滤。

具体使用方法如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据并创建DataFrame：

data = [("Alice", 25, 160),
        ("Bob", 30, 175),
        ("Charlie", 35, 180),
        ("David", 40, 165),
        ("Eve", 45, 170)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Height"])

使用describe with filter函数在特定列上应用描述性统计：

column_name = "Height"
filter_condition = col("Age") > 30

filtered_df = df.filter(filter_condition)
summary_df = filtered_df.describe(column_name)

summary_df.show()

在上述代码中，我们选择了"Height"列，并使用"Age"列的过滤条件，筛选出年龄大于30岁的数据。然后，我们对"Height"列应用describe函数，计算该列的统计摘要信息。最后，使用show函数显示结果。

describe with filter函数的返回结果包括count（非空值数量）、mean（平均值）、stddev（标准差）、min（最小值）、25%、50%、75%（四分位数）和max（最大值）等统计指标。

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