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不为null的数据先排除。

可以按照以下步骤使用pyspark计算postgresql的表A的B维度的C平均值，按C平均值从大到小排序，在计算平均值之前把参数D不为null的数据先排除：

1. 导入所需的模块和函数：

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

2. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("calculate_avg").getOrCreate()

3. 从postgresql数据库中读取表A的数据：

df = spark.read.format("jdbc") \
            .option("url", "jdbc:postgresql://<database_host>:<port>/<database_name>") \
            .option("dbtable", "A") \
            .option("user", "<username>") \
            .option("password", "<password>") \
            .option("driver", "org.postgresql.Driver") \
            .load()

其中，需要将<database_host>、<port>、<database_name>、<username>和<password>替换为实际的数据库连接信息。

4. 过滤参数D不为null的数据：

df_filtered = df.filter(col("D").isNotNull())

5. 按B维度分组，计算C的平均值，并按平均值从大到小排序：

result = df_filtered.groupBy("B").agg(avg("C").alias("avg_C")).orderBy(desc("avg_C"))

6. 显示结果：

result.show()

完整的代码如下：

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

spark = SparkSession.builder.appName("calculate_avg").getOrCreate()

df = spark.read.format("jdbc") \
            .option("url", "jdbc:postgresql://<database_host>:<port>/<database_name>") \
            .option("dbtable", "A") \
            .option("user", "<username>") \
            .option("password", "<password>") \
            .option("driver", "org.postgresql.Driver") \
            .load()

df_filtered = df.filter(col("D").isNotNull())

result = df_filtered.groupBy("B").agg(avg("C").alias("avg_C")).orderBy(desc("avg_C"))

result.show()

需要将<database_host>、<port>、<database_name>、<username>和<password>替换为实际的数据库连接信息。