incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i

这行代码使用了字符串格式化函数，将一个字符串格式化为指定格式的字符串。其中，字符串格式化函数是用%操作符进行调用的，其一般形式为：

字符串 % 值

其中，字符串中使用占位符{}来表示需要被替换的值的位置，而值则通过%操作符传递给字符串格式化函数。在这里，字符串中包含两个占位符，其中{}表示文件夹的编号，%03d表示文件名的编号，其中“%03d”表示将数字格式化为3位数，不足3位时左侧用“0”进行填充。

具体来说，在这行代码中，字符串"./result/cnt_{}/result_%03d.csv"中，{}处的位置会被数字i所替换，而%03d处的位置则会被从1到100的数字所替换，并且替换后的结果会作为incsv变量的值。

相关问题

逐行翻译代码 def merge_cnts(): for i in range(101)[1:]: incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i tocsv = './result/merge/result_%03d.csv' %i print('processing ' + tocsv) df = pd.read_csv(incsv.format(4)) df['cnt'] = 4 df.to_csv(tocsv, index=False) for cnt in range(4): df = pd.read_csv(incsv.format(cnt)) df['cnt'] = cnt df.to_csv(tocsv, mode='a', index=False, header=False)

这段代码定义了一个名为“merge_cnts”的函数，用于将多个文件中的数据合并到一个文件中。具体来说，代码实现的过程如下：

1. 使用for循环遍历数字1到100，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第4个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为4。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时不包含行索引。

2. 对于每个数字i，使用for循环遍历数字0到3，并对每个数字执行以下操作：
a. 使用字符串格式化函数将输入文件名和输出文件名格式化为字符串。
b. 使用pandas库的read_csv函数读取第cnt个文件的数据，并将读取的数据存储在名为“df”的变量中。
c. 将“df”数据框中的“cnt”列设置为cnt。
d. 使用pandas库的to_csv函数将“df”数据框中的数据写入到输出文件中，同时追加到文件末尾，不包含行索引，且不写文件头。

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

我发现问题可能出在 `meanAge` 函数中的 `round(mean("Age"), 0)` 这句代码上。这个代码中的 `mean` 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 `breeze.stats` 包中也有一个名为 `mean` 的函数，这可能导致了混淆。为了解决这个问题，你可以尝试将 `mean` 函数改名为其他的变量名，例如：

def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = {
  val ageMean = dataFrame
    .select("Age")
    .na.drop()
    .agg(round(mean("Age"), 0))
    .first()
    .getDouble(0)
  ageMean
}

这样就将 `mean` 函数改名为了 `ageMean` 变量，并避免了与 `breeze.stats` 包中的函数重名的问题。希望对你有帮助！