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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:

  1. 首先,导入必要的Spark库和模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, avg
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.appName("Cumulative Average").getOrCreate()
  1. 加载数据集到Spark DataFrame:
代码语言:txt
复制
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

其中,"data.csv"是数据集的文件路径。

  1. 定义窗口规范:
代码语言:txt
复制
windowSpec = Window.orderBy("column_name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)

其中,"column_name"是你要根据的列名。

  1. 计算累积平均值:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 显示结果:
代码语言:txt
复制
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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