在 spark SQL 中查找多个双数据类型列的中位数
Find median in spark SQL for multiple double datatype columns
我需要为多个 double 数据类型找到中值 columns.Request 找到正确方法的建议。
下面是我的一列示例数据集。我希望样本的中值返回为 1。
scala> sqlContext.sql("select num from test").show();
+---+
|num|
+---+
|0.0|
|0.0|
|1.0|
|1.0|
|1.0|
|1.0|
+---+
我尝试了以下选项
1) Hive UDAF百分位数,仅对BigInt有效
2) Hive UDAT percentile_approx,但它没有按预期工作(returns 0.25 对 1)。
sqlContext.sql("select percentile_approx(num,0.5) from test").show();
+----+
| _c0|
+----+
|0.25|
+----+
3) Spark window 函数 percent_rank- 找到中位数 我看到的方法是寻找所有高于 0.5 的 percent_rank 并选择最大值 percent_rank 对应的数值。但它并不适用于所有情况,尤其是当我有记录计数时,在这种情况下,中位数是排序分布中中间值的平均值。
同样在 percent_rank 中,因为我必须找到多列的中位数,所以我必须在不同的数据帧中计算它,这对我来说是一个不太复杂的方法。如果我的理解不正确,请纠正我。
+---+-------------+
|num|percent_rank |
+---+-------------+
|0.0|0.0|
|0.0|0.0|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
+---+---+
出于好奇,您使用的是哪个版本的 Apache Spark? Apache Spark 2.0+ 中有一些修复,其中包括对 approxQuantile
的更改。
如果我要 运行 下面的 pySpark 代码片段:
rdd = sc.parallelize([[1, 0.0], [1, 0.0], [1, 1.0], [1, 1.0], [1, 1.0], [1, 1.0]])
df = rdd.toDF(['id', 'num'])
df.createOrReplaceTempView("df")
与 median
计算使用 approxQuantile
作为:
df.approxQuantile("num", [0.5], 0.25)
或
spark.sql("select percentile_approx(num, 0.5) from df").show()
结果是:
- Spark 2.0.0: 0.25
- Spark 2.0.1: 1.0
- Spark 2.1.0: 1.0
请注意,因为这些是近似数字(通过 approxQuantile
),但通常这应该可以正常工作。如果您需要精确的中位数,一种方法是使用 numpy.median
。根据 gench 对 的 SO 响应,针对此 df
示例更新了下面的代码片段:
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
import numpy as np
def find_median(values):
try:
median = np.median(values) #get the median of values in a list in each row
return round(float(median),2)
except Exception:
return None #if there is anything wrong with the given values
median_finder = F.udf(find_median,FloatType())
df2 = df.groupBy("id").agg(F.collect_list("num").alias("nums"))
df2 = df2.withColumn("median", median_finder("nums"))
# print out
df2.show()
输出为:
+---+--------------------+------+
| id| nums|median|
+---+--------------------+------+
| 1|[0.0, 0.0, 1.0, 1...| 1.0|
+---+--------------------+------+
更新:使用 RDD 的 Spark 1.6 Scala 版本
如果您使用的是 Spark 1.6,则可以通过 Eugene Zhulenev 的回复 使用 Scala 代码计算 median
。下面是修改后的代码,适用于我们的示例。
import org.apache.spark.SparkContext._
val rdd: RDD[Double] = sc.parallelize(Seq((0.0), (0.0), (1.0), (1.0), (1.0), (1.0)))
val sorted = rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map {
case (v, idx) => (idx, v)
}
val count = sorted.count()
val median: Double = if (count % 2 == 0) {
val l = count / 2 - 1
val r = l + 1
(sorted.lookup(l).head + sorted.lookup(r).head).toDouble / 2
} else sorted.lookup(count / 2).head.toDouble
输出为:
// output
import org.apache.spark.SparkContext._
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Double] = ParallelCollectionRDD[227] at parallelize at <console>:34
sorted: org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, Double)] = MapPartitionsRDD[234] at map at <console>:36
count: Long = 6
median: Double = 1.0
注意,这是使用 RDDs
计算准确的中位数 - 也就是说,您需要将 DataFrame 列转换为 RDD 才能执行此计算。
我需要为多个 double 数据类型找到中值 columns.Request 找到正确方法的建议。
下面是我的一列示例数据集。我希望样本的中值返回为 1。
scala> sqlContext.sql("select num from test").show();
+---+
|num|
+---+
|0.0|
|0.0|
|1.0|
|1.0|
|1.0|
|1.0|
+---+
我尝试了以下选项
1) Hive UDAF百分位数,仅对BigInt有效
2) Hive UDAT percentile_approx,但它没有按预期工作(returns 0.25 对 1)。
sqlContext.sql("select percentile_approx(num,0.5) from test").show();
+----+
| _c0|
+----+
|0.25|
+----+
3) Spark window 函数 percent_rank- 找到中位数 我看到的方法是寻找所有高于 0.5 的 percent_rank 并选择最大值 percent_rank 对应的数值。但它并不适用于所有情况,尤其是当我有记录计数时,在这种情况下,中位数是排序分布中中间值的平均值。
同样在 percent_rank 中,因为我必须找到多列的中位数,所以我必须在不同的数据帧中计算它,这对我来说是一个不太复杂的方法。如果我的理解不正确,请纠正我。
+---+-------------+
|num|percent_rank |
+---+-------------+
|0.0|0.0|
|0.0|0.0|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
|1.0|0.4|
+---+---+
出于好奇,您使用的是哪个版本的 Apache Spark? Apache Spark 2.0+ 中有一些修复,其中包括对 approxQuantile
的更改。
如果我要 运行 下面的 pySpark 代码片段:
rdd = sc.parallelize([[1, 0.0], [1, 0.0], [1, 1.0], [1, 1.0], [1, 1.0], [1, 1.0]])
df = rdd.toDF(['id', 'num'])
df.createOrReplaceTempView("df")
与 median
计算使用 approxQuantile
作为:
df.approxQuantile("num", [0.5], 0.25)
或
spark.sql("select percentile_approx(num, 0.5) from df").show()
结果是:
- Spark 2.0.0: 0.25
- Spark 2.0.1: 1.0
- Spark 2.1.0: 1.0
请注意,因为这些是近似数字(通过 approxQuantile
),但通常这应该可以正常工作。如果您需要精确的中位数,一种方法是使用 numpy.median
。根据 gench 对 df
示例更新了下面的代码片段:
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
import numpy as np
def find_median(values):
try:
median = np.median(values) #get the median of values in a list in each row
return round(float(median),2)
except Exception:
return None #if there is anything wrong with the given values
median_finder = F.udf(find_median,FloatType())
df2 = df.groupBy("id").agg(F.collect_list("num").alias("nums"))
df2 = df2.withColumn("median", median_finder("nums"))
# print out
df2.show()
输出为:
+---+--------------------+------+
| id| nums|median|
+---+--------------------+------+
| 1|[0.0, 0.0, 1.0, 1...| 1.0|
+---+--------------------+------+
更新:使用 RDD 的 Spark 1.6 Scala 版本
如果您使用的是 Spark 1.6,则可以通过 Eugene Zhulenev 的回复 median
。下面是修改后的代码,适用于我们的示例。
import org.apache.spark.SparkContext._
val rdd: RDD[Double] = sc.parallelize(Seq((0.0), (0.0), (1.0), (1.0), (1.0), (1.0)))
val sorted = rdd.sortBy(identity).zipWithIndex().map {
case (v, idx) => (idx, v)
}
val count = sorted.count()
val median: Double = if (count % 2 == 0) {
val l = count / 2 - 1
val r = l + 1
(sorted.lookup(l).head + sorted.lookup(r).head).toDouble / 2
} else sorted.lookup(count / 2).head.toDouble
输出为:
// output
import org.apache.spark.SparkContext._
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Double] = ParallelCollectionRDD[227] at parallelize at <console>:34
sorted: org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, Double)] = MapPartitionsRDD[234] at map at <console>:36
count: Long = 6
median: Double = 1.0
注意,这是使用 RDDs
计算准确的中位数 - 也就是说,您需要将 DataFrame 列转换为 RDD 才能执行此计算。