spark.sql语句查询成交率（下单用户数/总用户数）

可以使用以下的 Spark SQL 语句查询成交率：

SELECT COUNT(DISTINCT order_user_id) / COUNT(DISTINCT user_id) AS conversion_rate
FROM orders

其中，`order_user_id` 表示下单用户的 ID，`user_id` 表示所有用户的 ID，`orders` 表示订单表。`COUNT(DISTINCT order_user_id)` 统计了下单用户的数量，`COUNT(DISTINCT user_id)` 统计了所有用户的数量，两者相除即为成交率。查询结果会包含一个名为 `conversion_rate` 的列，该列的值即为成交率。

相关问题

DF操作查询成交率（下单用户数/总用户数）

假设你有一个包含用户ID和下单标识（0表示未下单，1表示已下单）的Spark DataFrame表格，可以使用以下语句来计算成交率：

val total_users = my_table.select("user_id").distinct().count()
val ordered_users = my_table.filter($"ordered" === 1).select("user_id").distinct().count()
val conversion_rate = ordered_users.toDouble / total_users.toDouble

其中，`my_table`是你的表格名称，`user_id`和`ordered`是表格中的列名。首先，我们使用`distinct()`函数计算唯一用户数，`count()`函数计算总用户数和下单用户数。然后，我们将下单用户数除以总用户数得到成交率。注意，我们需要将结果转换为`Double`类型以确保精度。

你也可以将以上语句合并为一条语句，如下所示：

val conversion_rate = my_table.select("user_id", "ordered").distinct().agg(sum("ordered").cast("double") / count("user_id").cast("double")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Double]

这个语句将计算唯一用户数和下单用户数，并将结果除以总用户数得到成交率。`sum("ordered")`函数用于计算下单用户数，`count("user_id")`函数用于计算总用户数。`cast("double")`函数用于将结果转换为`Double`类型以确保精度。注意，最终结果是一个包含一个元素的数组，需要使用`asInstanceOf[Double]`将其转换为`Double`类型。

DF操作查询df中数据的成交率（下单用户数/总用户数）

假设你有一个包含用户ID和下单标识（0表示未下单，1表示已下单）的Spark DataFrame，可以使用以下语句来计算成交率：

val total_users = df.select("user_id").distinct().count()
val ordered_users = df.filter($"ordered" === 1).select("user_id").distinct().count()
val conversion_rate = ordered_users.toDouble / total_users.toDouble

其中，`df`是你的DataFrame名称，`user_id`和`ordered`是DataFrame中的列名。首先，我们使用`distinct()`函数计算唯一用户数，`count()`函数计算总用户数和下单用户数。然后，我们将下单用户数除以总用户数得到成交率。注意，我们需要将结果转换为`Double`类型以确保精度。

你也可以将以上语句合并为一条语句，如下所示：

val conversion_rate = df.select("user_id", "ordered").distinct().agg(sum("ordered").cast("double") / count("user_id").cast("double")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Double]

这个语句将计算唯一用户数和下单用户数，并将结果除以总用户数得到成交率。`sum("ordered")`函数用于计算下单用户数，`count("user_id")`函数用于计算总用户数。`cast("double")`函数用于将结果转换为`Double`类型以确保精度。注意，最终结果是一个包含一个元素的数组，需要使用`asInstanceOf[Double]`将其转换为`Double`类型。