在PySpark数据帧中计算每个键的百分位数可以通过使用groupBy
和agg
函数来实现。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据帧
data = [("A", 1), ("A", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("B", 5), ("B", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["key", "value"])
# 计算每个键的百分位数
percentiles = [25, 50, 75] # 设置要计算的百分位数
exprs = [expr(f"percentile_approx(value, {p}/100)") for p in percentiles] # 构建表达式
result = df.groupBy("key").agg(*exprs) # 按键分组并计算百分位数
# 显示结果
result.show()
上述代码中,首先创建了一个SparkSession对象,然后使用示例数据创建了一个数据帧。接下来,通过groupBy
函数按键进行分组,并使用agg
函数结合percentile_approx
函数计算每个键的百分位数。最后,使用show
函数显示结果。
在这个例子中,我们使用了percentile_approx
函数来计算近似的百分位数。该函数接受两个参数,第一个参数是要计算百分位数的列,第二个参数是要计算的百分位数值。在示例中,我们将百分位数值设置为25、50和75。
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