首先从数据表中选取season、us_viewers、imdb_rating、total_votes这四列,并且定义好各列的数据类型,接下来我们按照season进行分组聚合,然后计算出其他三列的平均值
时间: 2024-03-10 10:44:32 浏览: 18
好的,你的问题是如何对数据表按照season进行分组聚合,然后计算出其他三列的平均值。下面是一种实现方式,假设我们有一个名为data的数据表:
```python
# 选取所需的四列,并定义数据类型
data = data[['season', 'us_viewers', 'imdb_rating', 'total_votes']].astype({'season': int, 'us_viewers': float, 'imdb_rating': float, 'total_votes': int})
# 按照season进行分组聚合,计算平均值
result = data.groupby('season').mean()
```
这段代码中,我们首先使用了`astype`方法将所选的四列数据类型分别转换为int、float、float和int类型。然后,我们使用`groupby`方法按照season进行分组,接着使用`mean`方法计算其他三列的平均值。最终,我们得到的`result`数据表中每一行表示一个season,包含了该season对应的us_viewers、imdb_rating、total_votes的平均值。
相关问题
data_df是一个DataFrame对象,包含四列:season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。season为整数类型,按照season进行分组聚合,然后计算出其他三列的平均值
好的,你可以使用Spark SQL对DataFrame进行操作。示例代码如下:
```
import org.apache.spark.sql.functions._
// 读取数据并创建DataFrame对象
val data_df = spark.read.csv("data.csv").toDF("season", "us_viewers", "imdb_rating", "total_votes")
// 将season列转换为整数类型
val data_int_df = data_df.withColumn("season", col("season").cast("int"))
// 按照season进行分组聚合,并计算其他三列的平均值
val result_df = data_int_df.groupBy("season").agg(avg("us_viewers"), avg("imdb_rating"), avg("total_votes"))
// 输出结果
result_df.show()
```
这段代码首先将DataFrame中的season列转换为整数类型,然后使用groupBy函数按照season进行分组聚合,并使用agg函数计算其他三列的平均值。最后使用show函数输出结果。
val season_df = data_df.select(data_df("season").cast("int"), data_df("us_viewers").cast("int"),data_df("imdb_rating").cast("float") ,data_df("total_votes").cast("int"))
这段代码是使用Scala语言对DataFrame进行操作,其中data_df是一个DataFrame对象,包含四列:season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。这段代码使用select函数选取了四列,并通过cast函数将其转换为指定的数据类型,例如将season列转换为整数类型,us_viewers列转换为整数类型,imdb_rating列转换为浮点数类型,total_votes列转换为整数类型。这样做是为了保证后续计算的准确性。