sql如何将相同的数据合并并计算某列数据的平均分

时间: 2023-12-14 14:40:25 浏览: 181
可以使用SQL中的GROUP BY和AVG函数来实现。 假设有一张名为table1的表,其中有三列:name、subject和score,其中name和subject可以重复,score是分数,现在需要将同一个人同一个科目的分数合并,并计算平均分。 可以使用如下的SQL语句: ``` SELECT name, subject, AVG(score) as avg_score FROM table1 GROUP BY name, subject; ``` 以上语句会将table1表中的数据按照name和subject进行分组,然后对每组的score求平均值,最后返回每个分组的name、subject和平均分avg_score。
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《分布式计算框架》大作业题目 1目的 (1)理解掌握数据预处理、数据存储、批量数据处理和分析等全流程。 (2)理解Spark SQL运行原理,掌握读取、分析和保存数据等分析过程。 (3)理解Spark MLlib运行原理,掌握数据分析流程,数据可视化方式。 (4)运用Spark SQL解决一个实际问题。 (5)运用Spark MLlib进行批量计算的常见应用案例。 2平台 操作系统:Linux Hadoop版本:2.6.0或以上版本 Spark2.0 3内容和要求 (1)实验环境准备 (2)原始数据集进行预处理 (3)将数据集导入到分布式文件系统中 (4)对分布式文件系统中的数据进行查询分析 (5)利用spark mllib的方法进行数据分析 4 题目 文件说明 Ratings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下: userId, movieId, rating, timestamp userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分,是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title:每部电影的名字 题目说明 (1)统计电影总数 (2)合并两个文件,计算每部电影的平均得分是多少 (3)统计得分排名前10的电影(输出电影名称) (4)统计最受欢迎的电影(即评分人数最多的电影), 思路:4.1对Ratings.csv文件操作,统计每部电影的评分人数 4.2对评分人数进行排序 4.3在movies.csv文件中过滤出评分人数最多的电影名称 (5)编程实现RDD转DataFrame,并选择一个合理的SQL分析。每部的代码实现

很遗憾,我只是一名语言模型,无法为您提供实际的编程实现。但是,我可以给您一些思路和指导。 1. 统计电影总数 可以使用Spark SQL中的count函数,对movies.csv文件中的movieId列进行计数即可。具体代码如下: ``` from pyspark.sql.functions import count movies = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True) total_movies = movies.select(count("movieId")).collect()[0][0] print("Total number of movies: ", total_movies) ``` 2. 计算每部电影的平均得分 需要先将Ratings.csv文件和movies.csv文件进行合并,然后按照movieId列进行分组,对rating列进行平均值计算即可。具体代码如下: ``` ratings = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True) movies = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True) merged = ratings.join(movies, "movieId") avg_ratings = merged.groupBy("movieId").agg({"rating": "avg"}) avg_ratings.show() ``` 3. 统计得分排名前10的电影 可以先按照平均得分进行降序排列,然后选择前10个电影即可。具体代码如下: ``` from pyspark.sql.functions import desc top10 = avg_ratings.orderBy(desc("avg(rating)")).limit(10) top10_movies = top10.join(movies, "movieId") top10_movies.show() ``` 4. 统计最受欢迎的电影 4.1 首先需要统计每部电影的评分人数,可以使用groupBy和count函数实现。 ``` num_ratings = merged.groupBy("movieId").agg({"userId": "count"}) ``` 4.2 然后对评分人数进行降序排列,选择评分人数最多的电影。 ``` most_popular = num_ratings.orderBy(desc("count(userId)")).limit(1) most_popular_movie = most_popular.join(movies, "movieId") most_popular_movie.show() ``` 5. RDD转DataFrame和SQL分析 将RDD转换为DataFrame可以使用toDF()方法,具体代码如下: ``` from pyspark.sql import Row rdd = sc.parallelize([(1, "John"), (2, "Jane"), (3, "Bob")]) df = rdd.map(lambda x: Row(id=x[0], name=x[1])).toDF() df.show() ``` 然后可以使用Spark SQL进行分析,例如查询id为2的记录: ``` df.createOrReplaceTempView("people") result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE id = 2") result.show() ```

sql group by 合并

SQL Server 的 GROUP BY 语句用于对查询结果按一个或多个列进行分组。GROUP BY 语句在 SELECT 语句中使用,用于结合汇总函数对分组数据进行操作,如求和、平均值等。语法如下: ``` SELECT column1, column2, ... FROM table_name GROUP BY column1, column2, ... ``` 例如,以下查询对顾客的订单数据按国家分组,并计算每个国家的总销售额: ``` SELECT Country, SUM(Sales) FROM Orders GROUP BY Country ```
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