我有一个火花数据框，其中包含> 1200列，并且需要按行取列集合的平均值，不包括零值。
例如，对于以下数据框
id | col1 | col2 | col3
1 | 0 | 2 | 3
2 | 4 | 2 | 3
3 | 1 | 0 | 3
4 | 0 | 0 | 0
我希望：
id | mean
1 | 2.5
2 | 3
3 | 2
4 | 0
在Python中，我知道使用类似的策略可以实现类似的目的
data[data == 0] = np.nan
means = np.nanmean(data[:, 1:], axis=1)
但是我不确定如何在pySpark中执行相同的操作。
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您可以使用类似以下的内容
channels:history