Python pyspark的折叠函数中中性零值的含义是什么？

下面是代码片段

from operator import add
iris1 = sc.textFile("./dataset/iris_site.csv")
iris1_split = iris1.map(lambda var1: var1.split(","))
iris1_split.map(lambda col:float(col[0])).fold(0,add)

以下是我对折叠功能的理解：

它用于聚合

add是一个运算符，用于在索引1列中添加度量数据

根据，第一个参数称为中性零值。（但我不知道这到底意味着什么。）

我试着用1，2，-2，10来改变零值，然后分别出现递增和递减2，4，-4，20

通过观察递增/递减模式，
该方程似乎是result=2*中性值+聚合结果

foldByKey函数中也可以看到类似的零值

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单击此处获取iris

中性零值实际上是操作的标识元素。在上面显示的情况下，操作是加法，因此标识元素必须为0。如果是乘法，则标识元素必须为1。
现在为什么需要中性零度？ 因此，与fold（）类似，还有reduce（）。在将空集合指定给reduce（）时，它抛出一个异常，其中在中性零的帮助下，已为空集合定义了as fold（）。

类比
假设它是一个变量和，在执行加法操作时初始化为0

sum_ = 0 # here 0 is an identity element for addition
collection = [1,2,4,5]
for elem in collection:
    sum_ += elem

即使您传递了一个空列表，和也会被定义。

同样，对于乘法

prod = 1 # here 1 is an identity element for multiplication
collection = [1,2,4,5]
for elem in collection:
    prod *= elem

有关更多详细信息，请参见此。阅读其中的缩小和折叠功能