目前，我正在使用PySpark分析一些数据。我有一个包含工资数据的CSV文件。我想知道什么工作的工资最高。为此，我需要中位数（），因为我想知道平均值。
Pyspark中groupBy的方法如下：第一个月第一次
当我尝试.mean()方法时，它看起来像这样：

mean_pay_data = reduced_data.groupBy("JOB_TITLE").mean("REGULAR_PAY")
mean_pay_data.show(3)

# +--------------------+-----------------+

# |           JOB_TITLE| avg(REGULAR_PAY)|

# +--------------------+-----------------+

# |SENIOR SECURITY O...|59818.79285751433|

# |SENIOR TRAFFIC SU...| 72116.8394540951|

# |AIR CONDITIONING ...|98415.21726190476|

# +--------------------+-----------------+

以下是使用.avg()方法时的外观：

average_pay_data = reduced_data.groupBy("JOB_TITLE").avg("REGULAR_PAY")
average_pay_data.show(3)

# +--------------------+-----------------+

# |           JOB_TITLE| avg(REGULAR_PAY)|

# +--------------------+-----------------+

# |SENIOR SECURITY O...|59818.79285751433|

# |SENIOR TRAFFIC SU...| 72116.8394540951|

# |AIR CONDITIONING ...|98415.21726190476|

# +--------------------+-----------------+

它们返回完全相同的值。mean()和avg()有什么区别？
我还想找到中位数，这样一个人就不会有太大的影响。由于PySpark中没有 median() 方法，我不知道这里该怎么做。