转化为Python操作数据库的代码 new_b_df.withColumn("score", new_b_df['stars'] * 100 + new_b_df['review_count']) \ .where(new_b_df['is_open'] == 1) \ .select(col('name'), col('score')) \ .orderBy(col('score').desc()).show(1500, truncate=False)

以下是使用Python操作数据库的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('example').getOrCreate()

# 从数据库中读取数据
df = spark.read.format('jdbc').options(
    url='jdbc:mysql://localhost:3306/example',
    driver='com.mysql.jdbc.Driver',
    dbtable='business',
    user='root',
    password='123456'
).load()

# 对数据进行处理
new_b_df = df.withColumn("score", df['stars'] * 100 + df['review_count']) \
              .where(df['is_open'] == 1) \
              .select(col('name'), col('score')) \
              .orderBy(col('score').desc())

# 将结果保存到数据库中
new_b_df.write.format('jdbc').options(
    url='jdbc:mysql://localhost:3306/example',
    driver='com.mysql.jdbc.Driver',
    dbtable='result',
    user='root',
    password='123456'
).mode('overwrite').save()

需要注意的是，此示例代码仅供参考，具体实现方式可能因数据库类型、版本等因素而有所不同。