Rdd查询平均成绩大于等于60分的姓名和平均成绩
时间: 2023-07-16 22:16:59 浏览: 64
假设有一个名为`student_scores`的RDD,包含每个学生的姓名和成绩,其中每行都是以逗号分隔的字符串,如下所示:
```
John,85
Bob,60
Alice,90
Tom,75
```
可以使用以下代码来计算平均成绩大于等于60分的学生姓名和平均成绩:
```python
# 将每一行以逗号分隔成一个列表
scores = student_scores.map(lambda line: line.split(","))
# 将成绩转换为整数
scores = scores.map(lambda x: (x[0], int(x[1])))
# 按照姓名进行分组
grouped_scores = scores.groupByKey()
# 计算每个学生的平均成绩
avg_scores = grouped_scores.map(lambda x: (x[0], sum(x[1])/len(x[1])))
# 筛选平均成绩大于等于60分的学生
selected_scores = avg_scores.filter(lambda x: x[1] >= 60)
# 输出结果
selected_scores.foreach(print)
```
输出结果将会是:
```
('John', 85.0)
('Bob', 60.0)
('Alice', 90.0)
('Tom', 75.0)
```
其中,每个元组的第一个元素是学生的姓名,第二个元素是平均成绩。
相关问题
使用RDD编程计算某位指定同学总成绩的平均分
好的,我来解答你的问题。
首先,RDD是Spark中的一种数据结构,表示分布式的不可变对象集合。在RDD编程中,我们可以使用各种转换和操作来对RDD进行处理。
针对你的问题,我们可以假设有一个包含所有同学成绩的RDD,其中每个元素都是一个(key, value)对,其中key表示同学名字,value表示成绩。那么,我们可以按照以下步骤来计算指定同学的总成绩和平均分:
1. 使用filter算子过滤出指定同学的成绩记录,例如,假定指定同学名字为张三:
```
zhangsan_scores = scores.filter(lambda x: x[0] == "张三")
```
2. 使用map算子将所有成绩相加,得到总成绩:
```
total_score = zhangsan_scores.map(lambda x: x[1]).reduce(lambda x, y: x + y)
```
3. 使用count算子统计指定同学的成绩记录数,得到科目数:
```
num_subjects = zhangsan_scores.count()
```
4. 计算平均分:
```
avg_score = total_score / num_subjects
```
最终,我们可以得到指定同学的总成绩和平均分。
希望这个解答能够帮到你!
Scala用RDD求学生平均成绩
假设我们有一个学生成绩的RDD,其中每个元素都是`(学生ID, 成绩)`的二元组,可以使用以下代码来求学生平均成绩:
```scala
val scores: RDD[(String, Double)] = ... // (学生ID, 成绩) 的二元组RDD
val avgScores: RDD[(String, Double)] = scores
.groupByKey() // 按学生ID分组
.mapValues(scores => scores.sum / scores.size) // 计算平均成绩
avgScores.foreach(println) // 输出结果
```
首先,使用 `groupByKey()` 按学生ID将成绩分组,然后使用 `mapValues()` 对每个分组计算平均成绩。最终得到一个 `(学生ID, 平均成绩)` 的二元组RDD。