stddev(col)

Описание

Функция stddev() вычисляет выборочное стандартное отклонение для числового столбца. Это агрегатная функция, которая должна использоваться с groupBy().

Параметры

• col: Column - числовой столбец для вычисления стандартного отклонения

Возвращаемое значение

Double - выборочное стандартное отклонение

Пример использования

from pyspark.sql.functions import stddev
from pyspark.sql import SparkSession

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

# Создаем DataFrame
data = [
    ("A", 1),
    ("A", 2),
    ("A", 3),
    ("B", 4),
    ("B", 5),
    ("B", 6),
    ("B", None)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])

# Вычисляем выборочное стандартное отклонение для каждой группы
result = df.groupBy("group").agg(
    stddev("value").alias("stddev_value")
).show()

# Результат:
# +-----+-------------------+
# |group|stddev_value      |
# +-----+-------------------+
# |A    |1.0               |
# |B    |1.0               |
# +-----+-------------------+

Примечания

• NULL значения игнорируются при вычислении стандартного отклонения
• Для вычисления генерального стандартного отклонения используйте stddev_pop()
• Для вычисления выборочной дисперсии используйте var_samp()
• Для вычисления генеральной дисперсии используйте var_pop()