Apache Beam 是一个用于大规模数据处理的开源框架，它提供了丰富的 API 和工具来处理数据流。

下面是一个使用 Apache Beam 计算输入数据集的最小值、最大值和平均值的示例代码：

import apache_beam as beam

# 创建一个自定义的 PTransform 来计算最小值、最大值和平均值
class MinMaxMean(beam.PTransform):
    def expand(self, pcoll):
        min_max_mean = (
            pcoll
            | "计算最小值" >> beam.CombineGlobally(beam.combiners.MinCombineFn())
            | "计算最大值" >> beam.CombineGlobally(beam.combiners.MaxCombineFn())
            | "计算平均值" >> beam.CombineGlobally(beam.combiners.MeanCombineFn())
        )
        return min_max_mean

# 创建一个 Pipeline
with beam.Pipeline() as pipeline:
    # 从输入文件读取数据
    input_data = (
        pipeline
        | "读取数据" >> beam.io.ReadFromText("input.txt")
    )

    # 应用自定义的 PTransform 来计算最小值、最大值和平均值
    result = (
        input_data
        | "计算最小值、最大值和平均值" >> MinMaxMean()
    )

    # 输出结果
    result | beam.io.WriteToText("output.txt")

在上面的示例中，我们首先定义了一个自定义的 MinMaxMean 类，继承自 beam.PTransform。这个类重写了 expand 方法，在其中定义了一系列的 CombineGlobally 操作来计算最小值、最大值和平均值。然后我们使用这个自定义的 PTransform 来处理输入数据，并将结果输出到文件中。

你可以根据自己的数据格式和需求来修改上面的示例代码，以适应你的具体场景。