如何在PySpark中的RDD列中找到标准偏差

我有一个RDD,我想找到standard deviation数据中的一个列RDD.我目前的代码是:

def extract(line):
    # line[11] is the column in which I want to find standard deviation
    return (line[1],line[2],line[5],line[6],line[8],line[10],line[11])

inputfile1 = sc.textFile('file1.csv').zipWithIndex().filter(lambda (line,rownum): rownum>=0).map(lambda (line, rownum): line)


data = (inputfile1
    .map(lambda line: line.split(";"))
    .filter(lambda line: len(line) >1 )
    .map(extract)) # Map to tuples

data是RDD在我的最后一列(列6)具有其中我想找到的值standard deviation.我该怎么找到它？

更新:我目前的代码:

def extract(line):
    # last column is numeric but in string format
    return ((float(line[-1])))


input = sc.textFile('file1.csv').zipWithIndex().filter(lambda (line,rownum): rownum>=0).map(lambda (line, rownum): line)

Data = (input
    .map(lambda line: line.split(";"))
    .filter(lambda line: len(line) >1 )
    .map(extract)) # Map to tuples

 row = Row("val") 
 df = Data.map(row).toDF()
 df.map(lambda r: r.x).stdev()

当我运行这个时,我得到错误:AttributeError: xat df.map(lambda r: r.x).stdev().注意:我的数据中的某些值为负数

在Spark <1.6.0中,您有几个选择:

转换为RDD并使用stdev方法:

from pyspark.sql import Row
import numpy as np

row = Row("x")

df = sc.parallelize([row(float(x)) for x in np.random.randn(100)]).toDF()
df.rdd.map(lambda r: r.x).stdev()

使用以下公式(这里是 Scala版本):

from pyspark.sql.functions import avg, pow, col, sqrt, lit

sd = sqrt(
   avg(col("x") * col("x")) - pow(avg(col("x")), lit(2))).alias("stdev")

df.select(sd)

Hive UDF:

df.registerTempTable("df")

sqlContext.sql("SELECT stddev(x) AS sd FROM df")

星火1.6.0介绍stddev,stddev_samp和stddev_pop功能.