regr_avgy(y, x)

Описание

Функция regr_avgy() вычисляет среднее значение зависимой переменной (y) для пары числовых столбцов. Это агрегатная функция, которая должна использоваться с groupBy().

Параметры

• y: Column - зависимая переменная (ордината)
• x: Column - независимая переменная (абсцисса)

Возвращаемое значение

Double - среднее значение зависимой переменной

Пример использования

from pyspark.sql.functions import regr_avgy
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("regr_avgy_example").getOrCreate()

# Создаем DataFrame
data = [
    ("A", 1, 2),
    ("A", 2, 4),
    ("A", 3, 6),
    ("B", 1, 3),
    ("B", 2, 5),
    ("B", 3, 7)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "x", "y"])

# Вычисляем среднее значение y для каждой группы
result = df.groupBy("group").agg(
    regr_avgy("y", "x").alias("avg_y")
).show()

# Результат:
# +-----+-----+
# |group|avg_y|
# +-----+-----+
# |A    |4.0  |
# |B    |5.0  |
# +-----+-----+

Примечания

• NULL значения в любом из столбцов игнорируются
• Для вычисления среднего значения независимой переменной используйте regr_avgx()
• Для вычисления наклона линии регрессии используйте regr_slope()
• Для вычисления точки пересечения линии регрессии используйте regr_intercept()