Question

我想在Spark数据帧上计算组分位数（使用PySpark）。近似或精确的结果都可以。我更喜欢在groupBy / agg的上下文中使用的解决方案，以便我可以将其与其他PySpark聚合函数混合使用。如果由于某种原因这是不可能的，那么也可以采用不同的方法。

This question是相关的，但未说明如何将approxQuantile用作聚合函数。

我也可以访问percentile_approx Hive UDF，但我不知道如何将其用作聚合函数。

为了具体，请假设我有以下数据框：

from pyspark import SparkContext
import pyspark.sql.functions as f

sc = SparkContext()    

df = sc.parallelize([
    ['A', 1],
    ['A', 2],
    ['A', 3],
    ['B', 4],
    ['B', 5],
    ['B', 6],
]).toDF(('grp', 'val'))

df_grp = df.groupBy('grp').agg(f.magic_percentile('val', 0.5).alias('med_val'))
df_grp.show()

预期结果是：

+----+-------+
| grp|med_val|
+----+-------+
|   A|      2|
|   B|      5|
+----+-------+

Answer 1

我想您不再需要它了。但是会将其留给后代使用（例如，下周我忘了我）。

from pyspark.sql import Window
import pyspark.sql.functions as F

grp_window = Window.partitionBy('grp')
magic_percentile = F.expr('percentile_approx(val, 0.5)')

df.withColumn('med_val', magic_percentile.over(grp_window))

或者确切地解决您的问题，这也可以：

df.groupBy('gpr').agg(magic_percentile.alias('med_val'))

作为奖励，您可以传递一系列百分位数：

quantiles = F.expr('percentile_approx(val, array(0.25, 0.5, 0.75))')

然后您会得到一个列表。

Answer 2

由于您可以访问percentile_approx，因此一个简单的解决方案是在SQL命令中使用它：

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)

df.registerTempTable("df")
df2 = sqlContext.sql("select grp, percentile_approx(val, 0.5) as med_val from df group by grp")

Answer 3

不幸的是，据我所知，似乎不可能用＆＃34; pure＆＃34; PySpark命令（Shaido的解决方案提供了SQL的解决方法），其原因非常简单：与其他聚合函数（例如mean，approxQuantile）不会返回Column输入，但是列表。

让我们看一下示例数据的快速示例：

spark.version
# u'2.2.0'

import pyspark.sql.functions as func
from pyspark.sql import DataFrameStatFunctions as statFunc

# aggregate with mean works OK:
df_grp_mean = df.groupBy('grp').agg(func.mean(df['val']).alias('mean_val'))
df_grp_mean.show()
# +---+--------+ 
# |grp|mean_val|
# +---+--------+
# |  B|     5.0|
# |  A|     2.0|
# +---+--------+

# try aggregating by median:
df_grp_med = df.groupBy('grp').agg(statFunc(df).approxQuantile('val', [0.5], 0.1))
# AssertionError: all exprs should be Column

# mean aggregation is a Column, but median is a list:

type(func.mean(df['val']))
# pyspark.sql.column.Column

type(statFunc(df).approxQuantile('val', [0.5], 0.1))
# list

我怀疑基于窗口的方法会有什么不同，因为我说的根本原因是非常基本的。

有关详细信息，另请参阅my answer here。

Answer 4

使用pyspark==2.4.5执行此操作的最简单方法是：

df \
    .groupby('grp') \
    .agg(expr('percentile(val, array(0.5))')[0].alias('50%')) \
    .show()

输出：

|grp|50%|
+---+---+
|  B|5.0|
|  A|2.0|
+---+---+

Answer 5

“ percentile_approx（val，0.5）”的问题：如果例如范围是[1,2,3,4]，此函数返回2（作为中位数），下面的函数返回2.5：

import statistics

median_udf = F.udf(lambda x: statistics.median(x) if bool(x) else None, DoubleType())

... .groupBy('something').agg(median_udf(F.collect_list(F.col('value'))).alias('median'))

Answer 6

似乎可以通过pyspark >= 3.1.0使用percentile_approx

彻底解决

import pyspark.sql.functions as func    

df.groupBy("grp").agg(func.percentile_approx("val", 0.5).alias("median"))

有关更多信息，请参阅： https://spark.apache.org/docs/3.1.1/api/python/reference/api/pyspark.sql.functions.percentile_approx.html

PySpark group中的中位数/分位数

6 个答案: