确保PySpark数组中相邻元素之间的差异大于给定的最小值。

可以使用PySpark的窗口函数来实现这个需求。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, lag

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [(1, 10), (2, 9), (3, 12), (4, 15), (5, 8)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "value"])

# 定义窗口排序规则
windowSpec = Window.orderBy("id")

# 使用lag函数获取前一个元素的值
df = df.withColumn("prev_value", lag(col("value")).over(windowSpec))

# 计算相邻元素之间的差异
df = df.withColumn("diff", col("value") - col("prev_value"))

# 过滤出差异大于给定最小值的元素
min_diff = 3
df_filtered = df.filter(col("diff") > min_diff)

# 打印结果
df_filtered.show()

这段代码首先创建了一个示例数据集，然后使用窗口函数和lag函数来获取每个元素的前一个元素的值。接着，计算相邻元素之间的差异，并使用filter函数过滤出差异大于给定最小值的元素。最后，打印过滤后的结果。

在这个示例中，我们设置了最小差异为3，所以只有差异大于3的元素才会被保留。你可以根据需要修改代码中的示例数据和最小差异值。