val result = data.groupBy("booktype") .agg(avg("doubanscore").alias("avg_doubanscore")) .orderBy(col("avg_doubanscore").desc) .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc))) 平均数位数太多，我只需要2位

如果你只需要保留两位小数，可以使用`round`函数来对结果进行四舍五入。在你的代码中，你可以将`avg_doubanscore`列传递给`round`函数，并指定保留两位小数的精度。下面是修改后的代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions._

val result = data.groupBy("booktype")
  .agg(round(avg("doubanscore"), 2).alias("avg_doubanscore"))
  .orderBy(col("avg_doubanscore").desc)
  .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc)))

这样，`avg_doubanscore`列中的平均数将会保留两位小数。

相关问题

val result = data.groupBy("booktype") .agg(round(avg("doubanscore"), 2).alias("avg_doubanscore")) .orderBy(col("avg_doubanscore").desc) .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc)))我需要当平均数为8.0时，数据应该为8.0而非8

如果你希望在平均数为整数时显示小数点后的零，可以使用`format_number`函数来格式化结果。在你的代码中，你可以将`avg_doubanscore`列传递给`format_number`函数，并指定小数位数为一位。下面是修改后的代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions._

val result = data.groupBy("booktype")
  .agg(format_number(round(avg("doubanscore"), 2), 1).alias("avg_doubanscore"))
  .orderBy(col("avg_doubanscore").desc)
  .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc)))

这样，当平均数为整数时，结果将会显示小数点后的一位零。例如，8.0而非8.

val result = data.groupBy("booktype") .agg(format_number(round(avg("doubanscore"), 2), 1).alias("avg_doubanscore")) .orderBy(col("avg_doubanscore").desc) .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("avg_doubanscore").desc)))帮我改成根据booktype，对该类型下的评论条数进行统计，然后进行排名

你可以修改原始代码如下，以根据booktype对评论条数进行统计并排名：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, count, row_number}
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType

val result = data.groupBy("booktype")
  .agg(count("*").alias("comment_count"))
  .orderBy(col("comment_count").desc)
  .withColumn("rank", row_number().over(Window.orderBy(col("comment_count").desc)))

result.show()

这段代码将根据booktype分组，使用count函数统计每个类型下的评论条数，并按照评论条数降序排序。然后使用row_number函数为每个类型添加排名。最后，使用show方法显示结果。

请确保你已经导入所需的包，并将`data`替换为你实际的DataFrame。