pyspark:使用时间序列数据填充零的滚动平均

pyspark是一个用于大规模数据处理和分析的开源框架，它基于Apache Spark构建而成。它提供了Python编程语言的API，使得开发人员可以使用Python进行分布式数据处理和分析。

时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，常见于金融、气象、股票等领域。填充零的滚动平均是一种处理时间序列数据中缺失值的方法。当时间序列数据中存在缺失值时，可以使用滚动平均的方法来填充这些缺失值，即用前后时间点的平均值来代替缺失值。

在pyspark中，可以使用DataFrame API或者RDD API来处理时间序列数据并进行滚动平均的填充。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lag, lead, col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取时间序列数据
data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 填充缺失值为0
data = data.na.fill(0)

# 添加lag和lead列，用于计算滚动平均
data = data.withColumn("lag", lag(col("value")).over(Window.orderBy("timestamp")))
data = data.withColumn("lead", lead(col("value")).over(Window.orderBy("timestamp")))

# 计算滚动平均并填充缺失值
data = data.withColumn("rolling_avg", (col("lag") + col("lead")) / 2)

# 显示结果
data.show()

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read.csv方法读取时间序列数据。接着使用na.fill方法将缺失值填充为0。然后使用lag和lead函数添加lag和lead列，用于计算滚动平均。最后使用withColumn方法计算滚动平均并填充缺失值。最后使用show方法显示结果。

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