PySpark中每个组的平均值

是指在使用PySpark进行数据处理和分析时，通过对数据进行分组操作，计算每个组的平均值。

具体步骤如下：

1. 导入必要的模块和函数：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据并创建DataFrame对象：

data = [(1, "A", 10), (1, "A", 20), (2, "B", 30), (2, "B", 40), (2, "C", 50)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "category", "value"])

1. 使用groupBy()方法按组进行分组，并使用agg()方法计算每个组的平均值：

result = df.groupBy("group").agg(avg("value").alias("average_value"))

1. 显示结果：

result.show()

在上述代码中，我们使用了一个示例数据集，其中包含了组、类别和数值三个字段。通过调用groupBy()方法并传入"group"字段，我们将数据按组进行分组。然后，使用agg()方法并传入avg("value")表达式，计算每个组的平均值，并将结果命名为"average_value"。最后，调用show()方法显示结果。

对于PySpark中每个组的平均值的应用场景，举例如下：

假设我们有一份销售数据，其中包含了不同产品的销售量和销售额，我们可以使用PySpark进行数据分析，计算每个产品类别的平均销售额，以便了解不同产品类别的销售表现。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的答案可能因实际情况而有所不同。