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contagem_reg

Função agregada: retorna o número de pares de números não nulos em um grupo, onde y é a variável dependente e x é a variável independente.

Para a função Databricks SQL correspondente, consulte regr_count função agregada.

Sintaxe

Python
import pyspark.sql.functions as sf

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

Parâmetros

Parâmetro

Tipo

Descrição

y

pyspark.sql.Column ou str

A variável dependente.

x

pyspark.sql.Column ou str

A variável independente.

Devoluções

pyspark.sql.Column: o número de pares de números não nulos em um grupo.

Exemplos

Exemplo 1 : Todos os pares são não nulos.

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_count("y", "x"), sf.count(sf.lit(0))).show()
Output
+----------------+--------+
|regr_count(y, x)|count(0)|
+----------------+--------+
| 4| 4|
+----------------+--------+

Exemplo 2 : Todos os valores de x dos pares são nulos.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (1, null) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_count("y", "x"), sf.count(sf.lit(0))).show()
Output
+----------------+--------+
|regr_count(y, x)|count(0)|
+----------------+--------+
| 0| 1|
+----------------+--------+

Exemplo 3 : Todos os valores y dos pares são nulos.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT * FROM VALUES (null, 1) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_count("y", "x"), sf.count(sf.lit(0))).show()
Output
+----------------+--------+
|regr_count(y, x)|count(0)|
+----------------+--------+
| 0| 1|
+----------------+--------+

Exemplo 4 : Os valores de x de alguns pares são nulos.

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_count("y", "x"), sf.count(sf.lit(0))).show()
Output
+----------------+--------+
|regr_count(y, x)|count(0)|
+----------------+--------+
| 3| 4|
+----------------+--------+

Exemplo 5 : Os valores de x ou y de alguns pares são nulos.

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_count("y", "x"), sf.count(sf.lit(0))).show()
Output
+----------------+--------+
|regr_count(y, x)|count(0)|
+----------------+--------+
| 2| 4|
+----------------+--------+