基于spark电影数据分析代码

时间: 2023-08-09 22:11:33 浏览: 81
以下是一个基于 Spark 的电影数据分析的代码示例: ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("MovieAnalysis").getOrCreate() # 读取电影数据集 movies_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("movies.csv") ratings_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("ratings.csv") # 电影评分分析 ratings_count_df = ratings_df.groupBy("movieId").count() ratings_count_df.show() # 电影类型分析 genres_df = movies_df.select("genres") genres_df = genres_df.withColumn("genre", explode(split(col("genres"), "\|"))) genre_count_df = genres_df.groupBy("genre").count() genre_count_df.show() # 导演分析 directors_df = movies_df.select("movieId", "directors") ratings_directors_df = ratings_df.join(directors_df, ratings_df.movieId == directors_df.movieId, "left") ratings_directors_df = ratings_directors_df.drop(directors_df.movieId) ratings_directors_df = ratings_directors_df.groupBy("directors").agg(avg(col("rating")).alias("avg_rating")) ratings_directors_df.show() # 演员分析 actors_df = movies_df.select("movieId", "cast") ratings_actors_df = ratings_df.join(actors_df, ratings_df.movieId == actors_df.movieId, "left") ratings_actors_df = ratings_actors_df.drop(actors_df.movieId) ratings_actors_df = ratings_actors_df.groupBy("cast").agg(avg(col("rating")).alias("avg_rating")) ratings_actors_df.show() # 地区分析 countries_df = movies_df.select("movieId", "countries") ratings_countries_df = ratings_df.join(countries_df, ratings_df.movieId == countries_df.movieId, "left") ratings_countries_df = ratings_countries_df.drop(countries_df.movieId) ratings_countries_df = ratings_countries_df.groupBy("countries").agg(avg(col("rating")).alias("avg_rating")) ratings_countries_df.show() # 停止 SparkSession spark.stop() ``` 以上代码读取了两个电影数据集(movies.csv 和 ratings.csv),并使用 Spark 进行了电影评分、电影类型、导演、演员和地区等数据的分析。根据具体的数据集和分析需求,代码可能会有所不同。

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