在 val dfDistinct = dfWithoutHeader.map(_.split(",")) .map(a => Info(act_date = a(0), act_time = a(1), user = a(2).toInt, act_type = a(3).toInt, sku = a(4).toInt)) .toDF() .distinct() .repartition(10)这段代码的基础上完成以下需求，行为类型：1.浏览；2.下单；3.关注；4.评论；5.加入购物车；6.咨询客服；7.投诉；），即数据集的每一行表示一条用户行为，由act_date,act_time,user,act_type,sku组成，并以逗号分隔，例子：2018-03-08,10:05:45,99999,1,257980用spark程序写出每个商品的每个月的月流失率（上个月购买此商品的购买人数-这个月购买此商品的人数/这个月购买此商品的人数）,把结果保留到小数点后4位，并把结果格式化到百分数

以下是完成需求的代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 定义行为类型
val behaviorTypes = Map(
  1 -> "浏览",
  2 -> "下单",
  3 -> "关注",
  4 -> "评论",
  5 -> "加入购物车",
  6 -> "咨询客服",
  7 -> "投诉"
)

// 定义 Info 类
case class Info(act_date: String, act_time: String, user: Int, act_type: Int, sku: Int)

// 读取数据
val dfWithoutHeader = spark.read.textFile("path/to/data/file")

// 将数据转换为 DataFrame
val df = dfWithoutHeader.map(_.split(","))
  .map(a => Info(act_date = a(0), act_time = a(1), user = a(2).toInt, act_type = a(3).toInt, sku = a(4).toInt))
  .toDF()

// 计算每个商品的每个月的月流失率
val lossRateDF = df.select(
    $"sku",
    date_format($"act_date", "yyyy-MM").alias("month"),
    when($"act_type" === 2, 1).otherwise(0).alias("is_purchase")
  )
  .groupBy($"sku", $"month")
  .agg(countDistinct($"user").alias("purchase_count"))
  .withColumn("prev_month", date_add(to_date($"month", "yyyy-MM"), -1))
  .join(
    df.select(
      $"sku",
      date_format($"act_date", "yyyy-MM").alias("prev_month"),
      when($"act_type" === 2, 1).otherwise(0).alias("prev_is_purchase")
    )
    .groupBy($"sku", $"prev_month")
    .agg(countDistinct($"user").alias("prev_purchase_count")),
    Seq("sku", "prev_month"),
    "left_outer"
  )
  .filter($"prev_purchase_count".isNotNull)
  .withColumn("loss_rate", ($"prev_purchase_count" - $"purchase_count") / $"purchase_count")
  .select(
    $"sku",
    $"month",
    format_number($"loss_rate", 4).alias("loss_rate")
  )

// 格式化输出结果
lossRateDF.select(
    $"sku",
    $"month",
    format_string("%.2f%%", $"loss_rate" * 100).alias("loss_rate")
  )
  .orderBy($"sku", $"month")
  .show()

解释：

1. 定义了行为类型的 Map，方便后面使用；
2. 定义了 Info 类，用于将数据转换为 DataFrame；
3. 读取数据并转换为 DataFrame；
4. 对 DataFrame 进行处理，计算每个商品每个月的购买人数，并与上个月的购买人数进行比较，得到月流失率；
5. 格式化输出结果，将 loss_rate 转化为百分数形式。

需要注意的是，这里假设每个月只有一次购买行为，如果有多次购买行为，需要对 `countDistinct($"user")` 改为 `count($"user")`。