regr_avgx

集計関数: グループ内の null 以外のペアの独立変数の平均を返します。ここで、 yは従属変数、 xは独立変数です。

対応する Databricks SQL 関数については、 regr_avgx集計関数を参照してください。

構文

Python

import pyspark.sql.functions as sf

sf.regr_avgx(y=<y>, x=<x>)

パラメーター

パラメーター	Type	説明
y	pyspark.sql.Column または str	従属変数。
x	pyspark.sql.Column または str	独立変数。

戻り値

pyspark.sql.Column: グループ内の非ヌルペアの独立変数の平均。

例

例 1 : すべてのペアは null ではありません。

Python

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (1, 2), (2, 2), (2, 3), (2, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_avgx("y", "x"), sf.avg("x")).show()

Output

+---------------+------+
|regr_avgx(y, x)|avg(x)|
+---------------+------+
|           2.75|  2.75|
+---------------+------+

例 2 : すべてのペアの x 値は null です。

Python

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (1, null) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_avgx("y", "x"), sf.avg("x")).show()

Output

+---------------+------+
|regr_avgx(y, x)|avg(x)|
+---------------+------+
|           NULL|  NULL|
+---------------+------+

例 3 : すべてのペアの y 値は null です。

Python

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (null, 1) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_avgx("y", "x"), sf.avg("x")).show()

Output

+---------------+------+
|regr_avgx(y, x)|avg(x)|
+---------------+------+
|           NULL|   1.0|
+---------------+------+

例 4 : 一部のペアの x 値は null です。

Python

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (1, 2), (2, null), (2, 3), (2, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_avgx("y", "x"), sf.avg("x")).show()

Output

+---------------+------+
|regr_avgx(y, x)|avg(x)|
+---------------+------+
|            3.0|   3.0|
+---------------+------+

例 5 : 一部のペアの x または y 値が null です。

Python

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (1, 2), (2, null), (null, 3), (2, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_avgx("y", "x"), sf.avg("x")).show()

Output

+---------------+------+
|regr_avgx(y, x)|avg(x)|
+---------------+------+
|            3.0|   3.0|
+---------------+------+