spark.sql("select new_cases from data where location='"+loc+"'") .write.json("/dbcovid/result/new_cases/"+loc+"/")这行代码报错Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/dbcovid/result/new_cases/China already exists.

这个错误是由于你尝试将数据写入一个已经存在的文件路径 `/dbcovid/result/new_cases/China`。你可以尝试在写入之前检查文件路径是否存在，如果存在则删除它，然后再写入数据。你可以使用以下代码来删除已经存在的文件路径：

import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

val fs = FileSystem.get(spark.sparkContext.hadoopConfiguration)
fs.delete(new Path("/dbcovid/result/new_cases/China"), true)

这会删除 `/dbcovid/result/new_cases/China` 路径下的所有文件和子文件夹。然后，你可以再次执行 `write.json` 操作来写入数据。

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var locs = List("China","United States","European Union","Russia","Japan","United Kingdom","Singapore") val outputPath = "/dbcovid/result/new_cases/China" println(outputPath+" ttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttttt") //(重点国家)新增病例/死亡数量 for(loc <- locs){ spark.sql("select new_cases from data where location='"+loc+"'") .write.json("/dbcovid/result/new_cases/"+loc+"/") spark.sql("select new_deaths from data where location='"+loc+"'") .write.json("/dbcovid/result/new_deaths/"+loc+"/") }之前报过一个错误，但是这句话执行过，导致我再执行的时候会报路径存在的错误，但是我反复检查又看不到这个路径。这是出了什么问题

根据你提供的代码，可以看出你在循环中多次将数据写入同一个路径 `/dbcovid/result/new_cases/China`，因此在第一次循环中如果该路径不存在，程序将正常运行并将数据写入该路径，但在第二次循环中由于该路径已经存在，程序将会抛出“路径已存在”的错误。

为了解决这个问题，你需要使用每个国家的名称来构建不同的输出路径。你可以使用以下代码来动态构建输出路径，以确保每个国家的数据都被写入不同的路径：

for (loc <- locs) {
  val newCasesOutputPath = s"/dbcovid/result/new_cases/$loc/"
  val newDeathsOutputPath = s"/dbcovid/result/new_deaths/$loc/"

  spark.sql(s"select new_cases from data where location='$loc'")
    .write.json(newCasesOutputPath)

  spark.sql(s"select new_deaths from data where location='$loc'")
    .write.json(newDeathsOutputPath)
}

在上述代码中，我们使用 `$loc` 变量来构建不同的输出路径。这将确保每个国家的数据都被写入不同的路径，避免了多次写入同一个路径的问题。

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

好的，以下是你提供的程序：

# 定义重点国家/地区
locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"]

# 设置要查找的文件夹路径
folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/'

# 重点国家新增病例数量
all_data = []

#数据导入
for loc in locs:
    # 查找文件夹中所有的 .json 文件
    json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json')

    # 如果找到了至少一个 .json 文件
    if json_files:
        # 选择第一个文件进行读取
        json_file = json_files[0]
        tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type
        # 在这里对读取到的数据进行处理
    else:
        # 如果没有找到 .json 文件
        print('No .json file found in the folder.')
    path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json"
    
    all_data.append(tmp)

all_data = np.array(
    [
        list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i))
        for i in all_data
    ]
)

#数据空值处理
for tmp in all_data:
    if np.isnan(tmp[0]):
        tmp[0] = 0
        for i in range(len(tmp) - 1):
            if np.isnan(tmp[i + 1]):
                tmp[i + 1] = tmp[i]

#数据平滑
for i in range(len(all_data)):
    all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5)

#保存为dataframe
df = pd.DataFrame(all_data).transpose()
df.columns = locs

#绘图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('Number of new cases')
sns.lineplot(data=df, dashes=False)
plt.show()

请注意，这个程序需要一些额外的依赖库（如 pandas、numpy、matplotlib 和 seaborn），如果你要在自己的电脑上运行它，需要先安装这些库。