平均
集計関数: グループ内の null 以外のペアの従属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_avgy集計関数を参照してください。
構文
Python
import pyspark.sql.functions as sf
sf.regr_avgy(y=<y>, x=<x>)
パラメーター
パラメーター | Type | 説明 |
|---|---|---|
|
| 従属変数。 |
|
| 独立変数。 |
戻り値
pyspark.sql.Column: グループ内の非ヌルペアの従属変数の平均。
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_avgy("y", "x"), sf.avg("y")).show()
Output
+---------------+------+
|regr_avgy(y, x)|avg(y)|
+---------------+------+
| 1.75| 1.75|
+---------------+------+
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_avgy("y", "x"), sf.avg("y")).show()
Output
+---------------+------+
|regr_avgy(y, x)|avg(y)|
+---------------+------+
| NULL| 1.0|
+---------------+------+
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_avgy("y", "x"), sf.avg("y")).show()
Output
+---------------+------+
|regr_avgy(y, x)|avg(y)|
+---------------+------+
| NULL| NULL|
+---------------+------+
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_avgy("y", "x"), sf.avg("y")).show()
Output
+------------------+------+
| regr_avgy(y, x)|avg(y)|
+------------------+------+
|1.6666666666666...| 1.75|
+------------------+------+
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_avgy("y", "x"), sf.avg("y")).show()
Output
+---------------+------------------+
|regr_avgy(y, x)| avg(y)|
+---------------+------------------+
| 1.5|1.6666666666666...|
+---------------+------------------+