用pyspark计算postgresql的表A的B维度的C平均值,并按C平均值从大到小排序，在计算平均值之前把参数D=d的数据先排除。

首先，需要从PostgreSQL中读取表A的数据，并进行过滤操作排除参数D=d的数据。可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("PostgreSQL to PySpark").getOrCreate()

# 从PostgreSQL中读取表A的数据
url = "jdbc:postgresql://localhost/mydatabase"
table_name = "A"
properties = {"user": "myusername", "password": "mypassword"}
df = spark.read.jdbc(url=url, table=table_name, properties=properties)

# 过滤掉参数D=d的数据
df = df.filter(df.D != "d")

接下来，计算B维度的C平均值，并按平均值从大到小排序。可以使用以下代码：

from pyspark.sql.functions import avg, desc

# 计算B维度的C平均值，并按平均值从大到小排序
result = df.groupBy("B").agg(avg("C").alias("avg_C")).orderBy(desc("avg_C"))

最后，可以将结果保存到另一个PostgreSQL表中。可以使用以下代码：

# 将结果保存到另一个PostgreSQL表中
result.write.jdbc(url=url, table="result_table", mode="overwrite", properties=properties)

完整代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg, desc

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("PostgreSQL to PySpark").getOrCreate()

# 从PostgreSQL中读取表A的数据
url = "jdbc:postgresql://localhost/mydatabase"
table_name = "A"
properties = {"user": "myusername", "password": "mypassword"}
df = spark.read.jdbc(url=url, table=table_name, properties=properties)

# 过滤掉参数D=d的数据
df = df.filter(df.D != "d")

# 计算B维度的C平均值，并按平均值从大到小排序
result = df.groupBy("B").agg(avg("C").alias("avg_C")).orderBy(desc("avg_C"))

# 将结果保存到另一个PostgreSQL表中
result.write.jdbc(url=url, table="result_table", mode="overwrite", properties=properties)