act_date| act_time| user|act_type| sku| +----------+----------+-------+--------+------+ |2018-04-03| 18:04:13| 962896| 1|243410| |2018-03-09| 13:54:31| 862525| 1|243410| |2018-04-14| 12:18:40|1040511| 1|243410| |2018-02-12| 12:45:28|1040511| 1|243410| |2018-02-08| 16:12:14|1502965| 1|243410| 以上数据是csv文件中的部分数据，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，怎么用spark程序统计出sku的访问次数只有一次的总人数（部分展示数据中只访问过一次的人数只有3个），以及求出每个商品的总访问人数，并求出每个商品的跳失率=(只访问过一次的总人数/访问过的总人数）

可以使用Spark SQL的方式进行统计。

首先，我们可以通过以下代码来筛选出只访问了一次的记录：

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()
  .groupBy("sku")
  .agg(countDistinct("user").alias("total_users"), count("user").alias("total_visits"))
  .filter(col("total_visits") === 1)

然后，我们可以通过以下代码来统计只访问了一次的用户总数：

val totalDistinctUsers = dfDistinct.agg(sum("total_users")).collect()(0).getLong(0)

最后，我们可以通过以下代码来计算每个商品的跳失率：

val dfResult = dfDistinct.withColumn("bounce_rate", lit(totalDistinctUsers) / col("total_users"))

其中，`dfResult`就是每个商品的访问次数只有一次的总人数和跳失率的数据。

相关问题

|sku_id| price| +------+-------+ |186976| 687.04| | act_date| act_time| user| act_type| sku| +----------+----------+-------+--------+------+------+ |2018-03-11|23:54:29.0| 267467| 2|186976| |2018-03-26|16:16:03.0| 709681| 2|327755| | act_date| act_time| user| act_type| sku| price| +----------+----------+-------+--------+------+------+ |2018-03-11|23:54:29.0| 267467| 2|186976|687.04| |2018-03-26|16:16:03.0| 709681| 2|327755|1588.5| 用spark程序实现以上需求，注意上面三个都是DataFrame

根据您提供的需求，我可以提供以下Spark程序实现：

from pyspark.sql.functions import first

# 读取原始数据为DataFrame
df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df1.csv")
df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df2.csv")
df3 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df3.csv")

# 合并df1和df2，以df1为基础
df_merge = df1.join(df2, on=["act_date", "act_time", "user", "act_type", "sku"], how="outer")

# 合并df_merge和df3，以df_merge为基础
df_result = df_merge.join(df3, on="sku", how="outer") \
                   .groupBy("sku") \
                   .agg(first("price").alias("price"))

# 打印结果
df_result.show()

上述代码中，我们首先使用`spark.read`方法将三个CSV文件读取为DataFrame。然后使用`join`方法合并df1和df2，以df1为基础，再将结果与df3合并，以df_merge为基础。最后使用`groupBy`和`agg`方法计算每个sku的唯一价格，并将结果存储在df_result中。最后使用`show`方法打印结果。

| act_date|act_time| user|act_type| sku| price| +----------+--------+-------+--------+------+-------+ |2018-02-27|23:01:39|1000106| 2|202504|1059.51| |2018-03-17|13:45:38|1000102| 2|288062| 269.06| |2018-02-27|23:01:39|1000106| 2|202504|1059.51| |2018-03-17|13:45:38|1000102| 2|288062| 269.06| 计算每个人消费的总金额

可以使用以下 SQL 查询语句来计算每个人消费的总金额：

SELECT user, SUM(price) AS total_spending
FROM table_name
GROUP BY user;

其中，`table_name` 是包含数据的表格的名称。上面的查询语句会将 `table_name` 表格中的数据按照 `user` 字段进行分组，并计算每个分组内 `price` 字段的总和，最终返回每个分组的 `user` 字段和对应的总金额 `total_spending`。