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：

相关·内容

pycharm查找与替换_python替换dataframe中的值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Windows Ctrl + Shift + F 全局查找 Ctrl + Shift + R 全局替换 Ctrl + F 当前文件查找 Ctrl + R 当前文件替换 MAC command...+ F 全局查找 command + R 全局替换快捷键无响应，可能是和其他运行中的软件热键冲突发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175276.html

5.9K2 0

Pandas中如何查找某列中最大的值？

一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？二、实现过程这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

3461 0

Sql Server 中根据具体的值查找该值所在的表和字段

在我们的工作中经常遇到这样一个问题，在页面中保存一条数据，有个字段值为“张三”，但是，不知道这条数据保存在了哪个表中，现在我们想要追踪该值是存储到了那个表的那个字段中，具体要怎么操作呢？...P_SYSTEM_FindData] @value = N'张三' SELECT 'Return Value' = @return_value GO 执行完后，即可找到该值所在的表和字段

6.2K2 0

Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

1360 0

Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格...使用了Find方法来查找数据所在的单元格，使用Offset属性偏移到指定的单元格，使用Resize属性来扩展单元格区域。

18.8K3 0

肝了3天，整理了90个Pandas案例，强烈建议收藏！

Series 子集如何创建 DataFrame 如何设置 DataFrame 的索引和列信息如何重命名 DataFrame 的列名称如何根据 Pandas 列中的值从 DataFrame 中选择或过滤行...在任意位置插入行使用时间戳索引向 DataFrame 中添加行为不同的行填充缺失值 append, concat 和 combine_first 示例获取行和列的平均值 计算行和列的总和连接两列...统计基于某一列的一列的数值处理 DataFrame 中的缺失值删除包含任何缺失数据的行删除 DataFrame 中缺失数据的列按降序对索引值进行排序按降序对列进行排序使用 rank 方法查找...Pandas 获取 CSV 列的列表找到列值最大的行使用查询方法进行复杂条件选择检查 Pandas 中是否存在列为特定列从 DataFrame 中查找 n-smallest 和 n-largest...值从 DataFrame 中查找所有列的最小值和最大值在 DataFrame 中找到最小值和最大值所在的索引位置计算 DataFrame Columns 的累积乘积和累积总和汇总统计查找 DataFrame

4.6K5 0

Excel公式技巧93：查找某行中第一个非零值所在的列标题

有时候，一行数据中前面的数据值都是0，从某列开始就是大于0的数值，我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示，每行数据中非零值出现的位置不同，我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题，即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中， MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较，得到一个TRUE/FALSE值的数组，其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值，MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1，是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始，而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行，将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。

9.2K3 0

Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...(data) 分别打印 Schema 和 DataFrame，可以看到创建 DataFrame 时自动分析了每列数据的类型 df.printSchema() ''' root |-- Category...whtiColumn 方法根据指定 colName 往 DataFrame 中新增一列，如果 colName 已存在，则会覆盖当前列。...的行数 df.drop('Truth') # 删除指定列 df.drop_duplicates() # 删除重复记录 df.dropna() # 删除缺失值...在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api 直接对 DataFrame 进行操作 # import Pandas-on-Spark import pyspark.pandas as

1.8K1 0

Spark综合练习——电影评分数据分析

文章目录引言今天给大家带来一个Spark综合练习案例--电影评分补充: 采用DSL编程的详尽注释版总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人....filter($"cnt_rating" > 2000) //d.按照评分的平均值进行降序排序 .orderBy($"avg_rating"...查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分 val top10FilesDF: DataFrame = top10Films(dataframe) //printConsole...，更新数据；不存在时，插入数据 * @param dataframe 数据集 * @param sql 插入数据SQL语句 * @param accept 函数，如何设置Row中每列数据到SQL...插入数据 iter.foreach{row => // 设置SQL语句中占位符的值 accept(pstmt, row) // 加入批次中 pstmt.addBatch

1.5K1 0

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...，然后生成多行，这时可以使用explode方法　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...（均返回DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...返回当前DataFrame中不重复的Row记录。

30.4K1 0

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目.

14.6K6 0

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

现在我们考虑people.json，这个文件中，age这一列是存在一个空值的。...但是这样并不能得到平均值，而是得到一个包裹着平均值的DataFrame，这就是后面的操作的作用。...这里我们以平均值举一个例子。 Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。那应该如何操作呢？...一步一步看，首先根据统计学的公式计算IQR，我们使用了DataFrame自带的stat.approxQuantile方法。

6.5K4 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

为此，Spark团队还专门为此发表论文做以介绍，原文可查找《Spark SQL: Relational Data Processing in Spark》一文。这里只节选其中的关键一段： ?...Column：DataFrame中每一列的数据抽象 types：定义了DataFrame中各列的数据类型，基本与SQL中的数据类型同步，一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions...groupby/groupBy：分组聚合分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('

10K2 0

25个例子学会Pandas Groupby 操作（附代码）

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。

3.1K2 0

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。

4K3 0

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。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。...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) output 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() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。

3.3K3 0

Spark 基础（一）

RDDreduceByKey(func, numTasks)：使用指定的reduce函数对具有相同key的值进行聚合sortByKey(ascending, numTasks)：根据键排序RDD数据，返回一个排序后的新...根据共享模式的不同，Spark支持两种类型的共享变量：只读变量：只读变量包括Broadcast变量和逻辑区域变量。...可以使用read方法从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。...可以使用Spark中的RegressionEvaluator来计算预测结果和真实值之间的差异（如均方根误差、平均绝对误差等）。

8394 0

Pandas库常用方法、函数集合

（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据连接合并重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area

2871 0

Pandas转spark无痛指南！⛵

语法如下：df = spark.createDataFrame(data).toDF(*columns)# 查看头2行df.limit(2).show() 指定列类型 PandasPandas 指定字段数据类型的方法如下...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...在 Pandas 中，要分组的列会自动成为索引，如下所示：图片要将其作为列恢复，我们需要应用 reset_index方法：df.groupby('department').agg({'employee'...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python

8.1K7 1

Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...概要与描述性统计（Summary and Descriptive Statistics）包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

1.2K7 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云