使用循环在Pyspark数组元素上和元素本身内迭代两次

我有一个住房数据集,其中既有分类变量,也有数字变量。在这个数据集中,我创建了另一个仅包含数值_属性的数据集,其中数组中包含数值_属性。 数据集-数组值。 数字属性 [卧室数量、价格、年龄]

现在我想先循环数值_属性数组,然后在每个元素中计算每个数值_属性的平均值。

数据集1

Age Price Location
20  56000  ABC
30  58999  XYZ

数据集2(数据帧中的数组)

Numeric_attributes 
[Age, Price]

期望输出

Mean(Age)  Mean(Price)
25         57000

当前尝试

 def minimum_value(df2):
    min_value = lambda x: x.min()
    for a in df2.collect():
        for b in a.collect():
            min_udf = F.udf(lambda row: [min_value(x) for x in b])
            df2.withColumn('minimum_value', min_udf(F.col('Numerical_attributes').cast("array<int>")))
        return df2