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Fonction d’agrégation : retourne la moyenne basée sur les éléments des vecteurs float dans un groupe. Tous les vecteurs doivent avoir la même dimension.
Pour la fonction Databricks SQL correspondante, consultez vector_avg la fonction d’agrégation.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_avg(col=<col>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column ou nom de colonne |
Colonne de vecteur d’entrée. |
Returns
pyspark.sql.Column: vecteur moyen à l’échelle de l’élément sous la forme d’un tableau de floats.
Exemples
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('v', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([1.0, 2.0],), ([3.0, 4.0],)], schema)
df.select(dbf.vector_avg('v')).first()[0]
# [2.0, 3.0]