f.write(city_name[n]+',')将详细一点

`f.write(city_name[n] + ',')` 这行代码是在Python中用于文件操作的一个常见语句。假设有一个变量 `city_name` 存储了一串城市名称的列表，`n` 是某个特定索引值，这个表达式的具体作用是：

1. **字符串拼接**：它首先从 `city_name` 列表中取出位于索引 `n` 的城市名，例如 `city_name[0]` 对应第一个元素，`city_name[1]` 对应第二个元素等。

2. **连接字符**：然后使用加号 (`+`) 将获取的城市名和一个逗号 (`,`) 拼接在一起。这意味着如果你在写入文件的时候，每写完一个城市的名称，都会在其后添加一个逗号作为分隔符。

3. **文件写入**：通过 `f.write()` 函数，将拼接后的字符串写入到已经打开的文件（`f` 是文件对象）中。如果这是在一个循环中，比如遍历整个 `city_name` 列表，那么每次迭代都会追加一个新的城市名和逗号到文件中。

举个例子：

with open('cities.txt', 'a') as f:
    for n in range(len(city_name)):
        f.write(city_name[n] + ',')

在这个场景下，`cities.txt` 文件的内容会是按照列表顺序，每个城市名字之间用逗号分隔的形式记录下来。

相关问题

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。

函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行交互。然后读取指定文件中的数据，选择需要的列，并将温度数据转换为Decimal类型。接着通过日期和小时对数据进行处理，筛选出4个时次的气温记录。然后将数据按省份、城市、日期进行分组，计算每个城市在4个时次的平均气温，并筛选出记录条数为4的数据。最后按平均气温从小到大排序，并将结果写入到JSON文件中。

函数返回气温最低的10个城市的信息，以列表形式返回。

from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions as f def data_process(raw_data_path): spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() business = spark.read.json(raw_data_path) split_col = f.split(business['categories'], ',') business = business.withColumn("categories", split_col).filter(business["city"] != "").dropna() business.createOrReplaceTempView("business") b_etl = spark.sql("SELECT business_id, name, city, state, latitude, longitude, stars, review_count, is_open, categories, attributes FROM business").cache() b_etl.createOrReplaceTempView("b_etl") outlier = spark.sql( "SELECT b1.business_id, SQRT(POWER(b1.latitude - b2.avg_lat, 2) + POWER(b1.longitude - b2.avg_long, 2)) \ as dist FROM b_etl b1 INNER JOIN (SELECT state, AVG(latitude) as avg_lat, AVG(longitude) as avg_long \ FROM b_etl GROUP BY state) b2 ON b1.state = b2.state ORDER BY dist DESC") outlier.createOrReplaceTempView("outlier") joined = spark.sql("SELECT b.* FROM b_etl b INNER JOIN outlier o ON b.business_id = o.business_id WHERE o.dist<10") joined.write.parquet("file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp-etl/business_etl", mode="overwrite") if __name__ == "__main__": raw_hdfs_path = 'file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp_academic_dataset_business.json' print("Start cleaning raw data!") data_process(raw_hdfs_path) print("Successfully done")注释

这是一段使用 PySpark 进行数据清洗和处理的代码。具体来说，代码包含以下步骤：

1. 创建一个 SparkSession 对象，使用 SparkConf 进行配置。
2. 读取原始数据文件，使用 split 函数对 categories 列进行分割，过滤掉 city 列为空或者为 null 的行。
3. 将处理后的数据保存为一个临时表 business。
4. 从 business 表中选择需要的字段，计算每个州内所有商家的平均经纬度，并根据与平均经纬度的距离进行排序，得到异常值。
5. 将异常值与 business 表进行内连接，得到最终的数据集。
6. 将最终数据集保存为 Parquet 格式文件。

代码中还包含了一些注释，对代码的每个步骤进行了简单的说明。