package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()加入处理缺失值

如果你需要在你的数据中处理缺失值，可以使用 Spark SQL 中的 `na` 方法来处理 null 或 NaN 值。下面是一些处理缺失值的示例代码：

1. 过滤掉包含缺失值的行或列

   val filteredDF = df.na.drop()  // 过滤掉包含 null 或 NaN 的行
   val filteredDF = df.na.drop(Array("columnName"))  // 过滤掉指定列包含 null 或 NaN 的行

2. 填充缺失值

   val filledDF = df.na.fill(0)  // 将所有 null 或 NaN 填充为 0
   val filledDF = df.na.fill(Map("columnName" -> 0, "otherColumnName" -> "unknown"))  // 将指定列的 null 或 NaN 填充为指定值

3. 替换缺失值

   val replacedDF = df.na.replace("columnName", Map(null -> "unknown", "" -> "unknown"))  // 将某列的 null 或空字符串替换为指定值

以上是一些常用的缺失值处理方法，你可以根据具体业务需求选择合适的方法。注意，在处理缺失值时，应该特别注意数据的含义和特性，以免对数据造成误解和错误分析。

相关问题

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD

SparkConf是Spark的配置类，用于设置Spark应用程序的各种配置选项。SparkContext是Spark的主要入口点，用于创建和管理RDD（弹性分布式数据集）。RDD是Spark中的基本数据结构，代表分布式的、不可变的、可并行操作的数据集。在Spark中，RDD是用于并行计算的主要抽象。

overloaded method value run with alternatives: (input: org.apache.spark.api.java.JavaRDD[(java.lang.Double, java.lang.Double, java.lang.Double)])org.apache.spark.mllib.regression.IsotonicRegressionModel <and> (input: org.apache.spark.rdd.RDD[(scala.Double, scala.Double, scala.Double)])org.apache.spark.mllib.regression.IsotonicRegressionModel cannot be applied to (org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint]) val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).run(train)

这个错误是因为你使用了错误类型的输入数据。IsotonicRegression 的 run 方法有两个重载版本，分别接受 JavaRDD[(Double, Double, Double)] 和 RDD[(Double, Double, Double)] 作为输入参数。而你传递给 run 方法的是 RDD[LabeledPoint]，因此编译器无法确定应该使用哪个重载版本。

要解决这个问题，你需要将 RDD[LabeledPoint] 转换为 IsotonicRegression 支持的输入类型。一种方法是使用 map 方法将 LabeledPoint 转换为 (Double, Double, Double) 元组，例如：

val data = train.map(lp => (lp.label, lp.features(0), 1.0))
val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).run(data)

这里假设你的 LabeledPoint 对象的 features 属性只包含一个 Double 值。如果你的 features 属性包含多个值，你需要将它们转换为一个 Double 值，或者选择一个合适的值作为第二个元组元素。

另外，你也可以使用 IsotonicRegressionModel 的 train 方法来训练模型，它接受一个 RDD[LabeledPoint] 作为输入参数。例如：

val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).train(train)

这个方法会在内部将 LabeledPoint 转换为 (Double, Double, Double) 元组，因此你不需要手动进行转换。