Pyspark中用rdd方法计算每门课程的平均分，按平均分排序

可以通过以下代码实现：

# 假设每个元素都是一个三元组 (课程名, 学生名, 分数)
rdd = sc.parallelize([("Math", "Tom", 80), ("Math", "Mary", 90), 
                      ("English", "Tom", 70), ("English", "Mary", 85), 
                      ("Chinese", "Tom", 75), ("Chinese", "Mary", 95)])

# 使用 mapToPair 将每个元素映射为 (课程名, (分数, 1)) 的形式
rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], (x[2], 1)))

# 使用 reduceByKey 计算每门课程的总分数和总人数
rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

# 使用 mapValues 计算每门课程的平均分
rdd = rdd.mapValues(lambda x: x[0] / x[1])

# 使用 sortBy 排序并输出结果
rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False)
print(rdd.collect())

输出结果为：

[('Chinese', 85.0), ('Math', 85.0), ('English', 77.5)]

其中，每个元素为 (课程名, 平均分) 的形式，按平均分从高到低排序。