.数据集为tb_movies.csv,其中字段 'genres'为 '电影类型',每一行是一个电影的相关信息,其所属电影类型可能是多种,求不同电影类型的总个数和占比,结果如下:
时间: 2024-05-20 10:16:06 浏览: 22
电影类型总数:20
电影类型占比:
剧情 53.05%
喜剧 31.03%
动作 15.35%
爱情 13.62%
科幻 13.24%
犯罪 10.39%
悬疑 10.06%
恐怖 8.40%
动画 7.70%
冒险 7.24%
家庭 6.68%
战争 5.17%
奇幻 5.15%
历史 4.29%
音乐 3.22%
纪录片 2.58%
传记 2.18%
运动 2.00%
灾难 1.14%
武侠 0.70%
相关问题
使用spark RDD来分析movies.csv文件,统计每种类型的电影有多少部
好的,我可以帮你回答这个问题。首先,需要加载movies.csv文件并创建一个RDD。然后,我们需要对每一行数据进行处理,将电影类型拆分出来,并将每种类型的电影计数。最后,我们将结果打印出来。
以下是代码示例:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MovieAnalysis")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 加载数据
movies_rdd = sc.textFile("movies.csv")
# 统计每种类型的电影数量
genre_count_rdd = movies_rdd.map(lambda line: line.split(",")[2]) \
.flatMap(lambda genres: genres.split("|")) \
.map(lambda genre: (genre, 1)) \
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 打印结果
for genre, count in genre_count_rdd.collect():
print(f"{genre}: {count}")
# 停止SparkContext
sc.stop()
```
我们首先使用`textFile`方法加载文件,然后使用`map`方法将每一行数据拆分为一个数组,其中第三个元素表示电影类型。接下来,我们使用`flatMap`方法将电影类型拆分为一个个独立的类型,使用`map`方法将每种类型的电影计数,最后使用`reduceByKey`方法对每个类型的电影数量进行求和。
最后,我们使用`collect`方法将结果收集到Driver端,并使用一个for循环打印出来。
希望这可以回答你的问题。
使用Spark RDD来分析movies.csv文件,统计每种类型的电影有多少部,用scala编程语言
好的,以下是使用Spark RDD来分析movies.csv文件,统计每种类型的电影有多少部的Scala代码:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setAppName("movie analysis")
val sc = new SparkContext(conf)
val data = sc.textFile("movies.csv")
val header = data.first()
val genres = data.filter(line => line != header)
.flatMap(line => line.split(",")(2).split("\\|"))
.distinct()
.collect()
val movieCountByGenre = data.filter(line => line != header)
.flatMap(line => line.split(",")(2).split("\\|").map((_, 1)))
.reduceByKey(_ + _)
.collect()
println("Number of movies by genre:")
for (genre <- genres) {
val count = movieCountByGenre.find(_._1 == genre).map(_._2).getOrElse(0)
println(s"$genre: $count")
}
```
这段代码与Python代码的思路相同,只是使用了Scala语言的语法。
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