stddev_samp(col)

Описание

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

Параметры

• col: Column - числовой столбец для вычисления выборочного стандартного отклонения

Возвращаемое значение

Double - выборочное стандартное отклонение

Пример использования

from pyspark.sql.functions import stddev_samp
from pyspark.sql import SparkSession

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

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

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

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

Примечания

• NULL значения игнорируются при вычислении выборочного стандартного отклонения
• Для вычисления генерального стандартного отклонения используйте stddev_pop()
• Для вычисления выборочной дисперсии используйте var_samp()
• Для вычисления среднего значения используйте avg()