regr_sxy
Função agregada: retorna REGR_COUNT(y, x) * COVAR_POP(y, x) para pares 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_sxy função agregada.
Sintaxe
Python
import pyspark.sql.functions as sf
sf.regr_sxy(y=<y>, x=<x>)
Parâmetros
Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
|
| A variável dependente. |
|
| A variável independente. |
Devoluções
pyspark.sql.Column: REGR_COUNT(y, x) * COVAR_POP(y, x) para pares 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, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_sxy("y", "x")).show()
Output
+--------------+
|regr_sxy(y, x)|
+--------------+
| 5.0|
+--------------+
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_sxy("y", "x")).show()
Output
+--------------+
|regr_sxy(y, x)|
+--------------+
| NULL|
+--------------+
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_sxy("y", "x")).show()
Output
+--------------+
|regr_sxy(y, x)|
+--------------+
| NULL|
+--------------+
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, 1), (2, null), (3, 3), (4, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_sxy("y", "x")).show()
Output
+-----------------+
| regr_sxy(y, x)|
+-----------------+
|4.666666666666...|
+-----------------+
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, 1), (2, null), (null, 3), (4, 4) AS tab(y, x)")
df.select(sf.regr_sxy("y", "x")).show()
Output
+--------------+
|regr_sxy(y, x)|
+--------------+
| 4.5|
+--------------+