用spark对菜品数据和评分数据的预处理后的数据分析评分top5的菜品并画图的代码
时间: 2024-03-27 14:35:06 浏览: 11
好的,这是一个具体的例子,我会尽可能详细地解释,希望对你有帮助。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
from pyspark.sql.functions import desc
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,我们需要读入菜品数据和评分数据:
```python
menu_df = spark.read.csv("menu.csv", header=True, inferSchema=True)
rating_df = spark.read.csv("rating.csv", header=True, inferSchema=True)
```
接下来,我们需要将菜品数据和评分数据进行合并:
```python
menu_rating_df = menu_df.join(rating_df, ["menu_id"])
```
然后,我们需要按菜品名称进行分组,并计算平均评分:
```python
avg_rating_df = menu_rating_df.groupBy("menu_name").avg("rating")
```
接着,我们需要按平均评分降序排序,并选取前5个菜品:
```python
top5_df = avg_rating_df.orderBy(desc("avg(rating)")).limit(5)
```
最后,我们需要将结果转换为 Pandas DataFrame,以便进行数据可视化:
```python
top5_pandas_df = top5_df.toPandas()
```
我们可以使用 Matplotlib 库绘制条形图来展示结果:
```python
plt.bar(top5_pandas_df["menu_name"], top5_pandas_df["avg(rating)"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel("Menu Name")
plt.ylabel("Average Rating")
plt.title("Top 5 Menus by Average Rating")
plt.show()
```
这样,我们就完成了对菜品数据和评分数据的预处理和分析,并绘制了相应的图表。