Skip to content

regr_count()

Описание

Функция regr_count() возвращает количество пар значений, где оба значения не NULL. Используется в регрессионном анализе.

Параметры

  • y: Column - зависимая переменная
  • x: Column - независимая переменная

Возвращаемое значение

Column - количество пар значений

Пример использования

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import regr_count, col

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

# Создаем DataFrame с данными
data = [
    (1, 2),
    (2, 4),
    (3, 6),
    (None, 8),
    (5, None),
    (6, 12)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["x", "y"])

# Вычисляем количество пар значений
result = df.select(
    regr_count(col("y"), col("x")).alias("count")
).show()

# Результат:
# +-----+
# |count|
# +-----+
# |    4|
# +-----+

Примечания

  • Функция игнорирует пары, где хотя бы одно значение NULL
  • Используется в регрессионном анализе вместе с другими функциями:
  • regr_r2() - коэффициент детерминации
  • regr_sxx() - сумма квадратов отклонений x
  • regr_sxy() - сумма произведений отклонений
  • regr_syy() - сумма квадратов отклонений y
  • Для других агрегатных функций используйте sum(), avg(), count()

XML функции

aggregate functions

array functions pyspark

basic functions

bitmap functions

bitwise functions

call functions

comparison functions

conditional functions

conversion functions

csv functions

datetime functions pyspark

encryption functions

expression functions

hash functions

java functions

json functions

map functions

mathematical functions pyspark

normal functions

null functions

sketch functions

sort functions

string functions pyspark

struct functions

system functions

type functions

window functions

xml functions

агрегатные функции

битовые операции

оконные функции

операторы сравнения

предикатные функции

системные функции

условные функции

функции для работы с битовыми картами

функции преобразования типов

функции шифрования