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,将结果保存为csv文件
时间: 2024-03-10 19:44:36 浏览: 20
好的,你的问题是如何将分组聚合后的结果保存为csv文件。下面是一种实现方式,假设我们有一个名为data的数据表:
```python
import pandas as pd
# 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()
# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('result.csv', index=True)
```
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。最后,我们使用`to_csv`方法将结果保存为csv文件,其中`index=True`表示将行索引也保存到csv文件中。保存后的文件名为`result.csv`。
相关问题
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
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。
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。
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