在scala中计算每部电影的平均得分，有已知movieid和rating

假设我们有一个包含电影ID和评分的数据集，可以使用以下代码计算每部电影的平均得分：

val movieRatings = List(("movie1", 3.5), ("movie2", 4.0), ("movie1", 4.5), ("movie3", 2.0), ("movie2", 3.5))

val movieAvgRatings = movieRatings.groupBy(_._1).mapValues(list => list.map(_._2).sum / list.size.toDouble)

movieAvgRatings.foreach(println)

输出结果将是：

(movie1,4.0)
(movie2,3.75)
(movie3,2.0)

这里我们使用 `groupBy` 将电影ID作为键进行分组，然后使用 `mapValues` 计算每个分组中的评分平均值。最后，我们使用 `foreach` 将结果输出到控制台。

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在scala中计算每部电影的平均得分

假设你有一个包含电影评分数据的RDD（Resilient Distributed Dataset），每个元素都是 (movieId, rating) 的二元组。你可以按照电影ID进行分组，然后计算每个电影的平均得分。示例代码如下：

val ratings: RDD[(Int, Double)] = // 电影评分数据
val avgRatings = ratings.groupByKey().mapValues(ratings => ratings.sum / ratings.size)

首先，我们使用 `groupByKey()` 方法按照电影ID将评分数据进行分组。这将得到一个 RDD，其中每个元素都是形如 (movieId, Iterable[rating]) 的二元组。接下来，我们使用 `mapValues()` 方法来计算每个电影的平均得分，其中参数是一个从评分到平均得分的转换函数。在这个函数中，我们将每个电影的所有评分相加，然后除以评分数量来计算平均得分。最终，`avgRatings` RDD 中的每个元素都是形如 (movieId, avgRating) 的二元组。

在scala中dataframe文件，计算每部电影的平均得分

假设你已经读取了一个名为`ratings`的DataFrame，它包含用户对电影的评分，其中包括列`movieId`和`rating`。你可以按以下方式计算每部电影的平均得分：

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

val avgRatings = ratings.groupBy("movieId").agg(avg("rating").as("avgRating"))

这将返回一个名为`avgRatings`的DataFrame，其中包含每部电影的平均得分。该DataFrame具有两列：`movieId`和`avgRating`，其中`movieId`是电影的ID，`avgRating`是该电影的平均得分。