(4)创建空列表fav_city,用来存放想去旅游的地方。调用常用方法来实现以下功能
时间: 2023-11-13 19:01:20 浏览: 125
创建空列表fav_city,用来存放想去旅游的地方。调用常用方法来实现以下功能,可以使用以下方法:
1. 向fav_city列表中添加新的旅游地点:
```python
fav_city.append("巴黎")
fav_city.append("东京")
fav_city.append("纽约")
```
2. 在列表中插入新的旅游地点:
```python
fav_city.insert(1, "伦敦")
```
3. 移除特定的旅游地点:
```python
fav_city.remove("纽约")
```
4. 确认特定的旅游地点是否在列表中:
```python
if "东京" in fav_city:
print("我想去东京!")
```
5. 对列表进行排序:
```python
fav_city.sort()
```
6. 获取列表中特定位置的元素:
```python
print("我想首先去的地方是" + fav_city[0])
```
通过以上常用方法,你可以很方便地对fav_city列表进行增删改查的操作,从而实现对想去旅游地点的管理。
相关问题
fav_count、fav_count、fav_count、fav_count用sprak.sql 语句实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count,加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。
假设你的数据源是一个Spark DataFrame,其中包含了 `click_count`、`fav_count`、`cart_count` 和 `buy_count` 四列数据,以及一个 `user_id` 列表示用户ID,那么你可以使用以下Spark SQL语句来计算点击-收藏和加购-购买的转化率:
点击-收藏的转化率:
```sql
SELECT SUM(fav_count) / SUM(click_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE click_count > 0
```
其中,`your_table` 是你的DataFrame的表名。
Spark SQL语句实现:
```python
from pyspark.sql.functions import sum
conv_rate = df.filter("click_count > 0").agg(sum("fav_count") / sum("click_count")).collect()[0][0]
```
加购-购买的转化率:
```sql
SELECT SUM(buy_count) / SUM(cart_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE cart_count > 0
```
其中,`your_table` 是你的DataFrame的表名。
Spark SQL语句实现:
```python
from pyspark.sql.functions import sum
conv_rate = df.filter("cart_count > 0").agg(sum("buy_count") / sum("cart_count")).collect()[0][0]
```
sprak.sql 语句实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count,加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。
实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count的 SQL语句如下:
```
SELECT SUM(fav_count) / SUM(click_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE click_count > 0
```
其中,your_table是你存储点击和收藏数据的表名。
实现加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count的 SQL语句如下:
```
SELECT SUM(buy_count) / SUM(cart_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE cart_count > 0
```
其中,your_table是你存储加购和购买数据的表名。