seq[(int, int)] => map[int, int]' 不接受形参

时间: 2023-12-30 10:06:35 浏览: 20
这个错误可能是因为你在定义函数时,没有为形参指定参数名。在 Python 中,函数的形参必须指定参数名,并且参数名必须是一个合法的标识符。 例如,如果你想要定义一个函数,将一个元组的元素转换成一个字典,可以这样写: ```python def tuple_to_dict(t: tuple) -> dict: return dict(t) ``` 在这个例子中,形参 `t` 的类型注解指定为 `tuple`,函数返回值的类型注解指定为 `dict`。在函数体内,我们使用内置函数 `dict` 将元组转换成字典,并将其作为函数的返回值。 如果你使用这个函数时,给定一个元组 `(1, 2)`,它将返回一个字典 `{1: 2}`。
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val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2))其中trim标红报错的原因

这段代码中的 `trim()` 方法是 String 类的一个方法,用于去除字符串前后的空格。但是在这里,它被用于一个没有类型声明的变量 `three` 上,因此编译器无法推断出其类型,也就无法确定其是否有 `trim()` 方法。 解决方法是在 `three` 变量的类型声明中加上类型信息,例如: ``` val three: RDD[String] = sc.parallelize(Seq(" 1 ", " 2 ", " 3 ", " ", " 4 ")) ``` 这样就可以确保编译器知道 `three` 是一个 `RDD[String]` 类型的对象,其中每个元素都是一个字符串,可以调用 `trim()` 方法。

R语言seq.int()函数

R语言中的seq.int()函数是用来生成一个整数序列的函数。它的用法是seq.int(from, to, by),其中from表示序列的起始值,to表示序列的结束值,by表示序列的步长。这个函数会生成从起始值到结束值,以指定步长递增或递减的整数序列。如果步长为正数,则生成递增序列;如果步长为负数,则生成递减序列。如果省略不写步长参数,则默认步长为1。 在引用的报错原因中,将代码更改为seq(as.Date('2020-04-21'),as.Date('2020-1-23'),by="-1 day")是为了生成从日期'2020-04-21'到日期'2020-1-23'的递减的日期序列,每次递减一天。这样的代码可以避免报错,并正确生成所需的日期序列。 另外,引用中的代码是用来生成一个连续的日期序列的示例。它使用了数据框dat中的updateTime列中的最小值和最大值作为日期序列的起始值和结束值,通过指定步长为"day"来生成以天为单位递增的日期序列。这个日期序列可以用于进一步的分析和处理。

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解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

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