PySpark中的滚动相关性和每个组的平均值(最后3个)

在PySpark中，滚动相关性是指计算两个时间序列数据之间的相关性，其中一个时间序列数据是滚动的，即每个时间点都会更新。滚动相关性可以用来分析时间序列数据之间的关联程度，例如股票价格与市场指数之间的关系。

每个组的平均值是指在数据分组操作中，计算每个组的平均值。这可以用来对数据进行分组统计分析，例如按照地区、产品类别等进行分组，并计算每个组的平均值。

在PySpark中，可以使用pyspark.ml.stat.Correlation类来计算滚动相关性，该类提供了多种相关性计算方法，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数等。具体使用方法可以参考腾讯云的PySpark文档：PySpark文档。

对于每个组的平均值的计算，可以使用pyspark.sql.functions.avg函数来计算每个组的平均值。该函数可以在PySpark的SQL查询中使用，具体使用方法可以参考腾讯云的PySpark文档：PySpark文档。

总结起来，滚动相关性和每个组的平均值是PySpark中用于分析时间序列数据和进行数据分组统计分析的重要概念。在实际应用中，可以根据具体需求选择适当的方法和函数进行计算，并结合腾讯云的PySpark相关产品进行数据处理和分析。