在scala中dataframe文件,计算每部电影的平均得分
时间: 2023-11-22 15:54:42 浏览: 35
假设你已经读取了一个名为`ratings`的DataFrame,它包含用户对电影的评分,其中包括列`movieId`和`rating`。你可以按以下方式计算每部电影的平均得分:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val avgRatings = ratings.groupBy("movieId").agg(avg("rating").as("avgRating"))
```
这将返回一个名为`avgRatings`的DataFrame,其中包含每部电影的平均得分。该DataFrame具有两列:`movieId`和`avgRating`,其中`movieId`是电影的ID,`avgRating`是该电影的平均得分。
相关问题
在scala中计算每部电影的平均得分
假设你有一个包含电影评分数据的RDD(Resilient Distributed Dataset),每个元素都是 (movieId, rating) 的二元组。你可以按照电影ID进行分组,然后计算每个电影的平均得分。示例代码如下:
```scala
val ratings: RDD[(Int, Double)] = // 电影评分数据
val avgRatings = ratings.groupByKey().mapValues(ratings => ratings.sum / ratings.size)
```
首先,我们使用 `groupByKey()` 方法按照电影ID将评分数据进行分组。这将得到一个 RDD,其中每个元素都是形如 (movieId, Iterable[rating]) 的二元组。接下来,我们使用 `mapValues()` 方法来计算每个电影的平均得分,其中参数是一个从评分到平均得分的转换函数。在这个函数中,我们将每个电影的所有评分相加,然后除以评分数量来计算平均得分。最终,`avgRatings` RDD 中的每个元素都是形如 (movieId, avgRating) 的二元组。
在scala中dataframe文件,统计得分排名前10的电影,输出电影名称
假设你有一个名为 `movie_ratings` 的 DataFrame,拥有以下列:`movie_id`、`movie_title`、`user_id` 和 `rating`。那么你可以按照以下方式统计得分排名前10的电影并输出电影名称:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.desc
val top10Movies = movie_ratings.groupBy("movie_id", "movie_title")
.agg(avg("rating").alias("avg_rating"))
.orderBy(desc("avg_rating"))
.limit(10)
.select("movie_title")
top10Movies.show()
```
这将会输出得分排名前10的电影名称。