lines.filter(row=>row.split(",")(0)=="Tom").map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(2).toInt)) .mapValues(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2)).mapValues(x=>(x._1 / x._2)).collect()怎么输出结果

这段代码是对一个 CSV 文件进行处理，筛选出第一列为 Tom 的行，然后计算第三列的平均值。如果你是在 Spark 中运行这段代码，可以使用以下方法输出结果：

val result = lines.filter(row=>row.split(",")(0)=="Tom").map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(2).toInt)).mapValues(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2)).mapValues(x=>(x._1 / x._2)).collect()

result.foreach(println)

这里使用了 `collect()` 方法将结果收集到本地驱动程序，并使用 `foreach()` 方法逐个输出结果。

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import openpyxl from random import * from pypinyin import* def actor_movie_stats(file_path,file_path2): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() lines = [line.strip().split(';') for line in lines] actor_dict = {} for line in lines: actors = line[2].split(',') for actor in actors: actor = actor.strip() if actor not in actor_dict: actor_dict[actor] = {'count': 0, 'movies': []} actor_dict[actor]['count'] += 1 actor_dict[actor]['movies'].append(line[0]) actor_stats = sorted(actor_dict.items(), key=lambda x: (-x[1]['count'], pinyin(x[0]))) wb = openpyxl.load_workbook(file_path2) ws = wb.create_sheet('演员参演统计',0) ws.cell(row=1, column=1).value = '演员名称' ws.cell(row=1, column=2).value = '演员参演电影数量' ws.cell(row=1, column=3).value = '演员参演电影列表' for i, (actor, stats) in enumerate(actor_stats): ws.cell(row=i + 2, column=1).value = actor ws.cell(row=i + 2, column=2).value = stats['count'] ws.cell(row=i + 2, column=3).value = ','.join(stats['movies']) wb.save(file_path2) actor_movie_stats('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx')帮我详细地解释上述代码

这段代码是一个Python函数，名为`actor_movie_stats`。该函数接受两个参数：`file_path`和`file_path2`，分别表示输入文件路径和输出Excel文件路径。函数的作用是读取输入文件中的电影信息，统计每个演员参演电影的数量和列表，并将结果写入Excel文件中。

具体实现过程如下：

1.使用`open`函数打开输入文件，读取所有行，并将每行按照分号(`;`)分割成一个列表。这里假设输入文件中每行的格式为`电影名称;上映时间;演员1,演员2,演员3,...`。

2.创建一个空字典`actor_dict`，用于存储每个演员的统计信息。遍历每个电影的演员列表，如果演员不在`actor_dict`中，则将演员加入字典，并初始化演员的参演电影数量为0和参演电影列表为空列表。如果演员已经在字典中，则将参演电影数量加1，并将电影名称添加到演员的参演电影列表中。

3.使用`sorted`函数对`actor_dict`进行排序，排序方式为先按照演员参演电影数量降序排列，再按照演员名称的拼音顺序升序排列。这里使用了`pypinyin`库将汉字转换成拼音。

4.使用`openpyxl`库打开输出Excel文件，并创建一个名为“演员参演统计”的工作表。在工作表中写入表头。

5.遍历排序后的`actor_dict`，将每个演员的名称、参演电影数量和参演电影列表写入Excel文件中。

6.保存Excel文件，并结束函数执行。

建议在理解代码之前，先了解Python基础语法和一些常用的第三方库，例如`openpyxl`和`pypinyin`。

尝试从一个字典列表创建一个 Stock 实例列表，然后计算总成本： >>> import fileparse >>> with open('Data/portfolio.csv') as lines: ... portdicts = fileparse.parse_csv(lines, select= ['name','shares','price'], types=[str,int,float]) ... >>> portfolio = [ stock.Stock(d['name'], d['shares'], d['price']) for d in portdicts] >>> portfolio [<stock.Stock object at 0x10c9e2128>, <stock.Stock object at 0x10c9e2048>, <stock.Stock object at 0x10c9e2080>, <stock.Stock object at 0x10c9e25f8>, <stock.Stock object at 0x10c9e2630>, <stock.Stock object at 0x10ca6f748>, <stock.Stock object at 0x10ca6f7b8>] >>> sum([s.cost() for s in portfolio]) 44671.15。写fileparse.py

好的，以下是一个简单的fileparse模块的示例代码，用于解析CSV格式的文件：

import csv
import os


def parse_csv(lines, select=None, types=None, has_headers=True, delimiter=',', silence_errors=False):
    rows = csv.reader(lines, delimiter=delimiter)

    # 读取列头
    headers = []
    if has_headers:
        try:
            headers = next(rows)
        except csv.Error as e:
            if not silence_errors:
                print(f"Error reading headers: {e}")

    # 如果有指定列，则仅保留指定的列
    if select and headers:
        indices = [headers.index(colname) for colname in select]
        headers = select
    else:
        indices = []

    # 如果指定了类型，则将指定列转换为指定类型
    if types:
        types = [str] * len(headers) if not types else types
        try:
            rows = [[func(val) for func, val in zip(types, row)] for row in rows]
        except ValueError as e:
            if not silence_errors:
                print(f"Error parsing row: {e}")
            return None

    # 组合每一行的数据
    records = []
    for row in rows:
        if not row:
            continue
        if indices:
            row = [row[index] for index in indices]
        if has_headers:
            record = dict(zip(headers, row))
        else:
            record = tuple(row)
        records.append(record)

    return records

这个模块可以解析CSV格式的文件，并将每一行的数据组合成一个字典或者元组。接下来可以用这个模块来解析投资组合的CSV文件，然后创建Stock实例列表，并计算总成本。