val res = df .select( to_date(to_timestamp($"InvoiceDate", "M/d/yyyy H:mm")).as("date"), $"Quantity" ) .groupBy($"date") .sum("Quantity") .withColumnRenamed("sum(Quantity)", "totalQuantity") .orderBy($"date")

这是一个Spark DataFrame的代码片段，它的作用是将原始数据按照日期进行聚合，并统计每个日期的总销售数量。

具体来说，它首先使用`select`方法选择了两个字段：`InvoiceDate`和`Quantity`。其中，`$"InvoiceDate"`表示DataFrame中的一列，`to_timestamp`函数将其转换为时间戳格式，再使用`to_date`函数将时间戳转换为日期格式。这样就得到了一个新的名为`date`的列，表示每个订单的日期。同时，选择了`Quantity`列，表示每个订单的销售数量。

接着，它使用`groupBy`方法对`date`列进行分组，然后使用`sum`方法对`Quantity`列进行求和，得到每个日期的总销售数量。使用`withColumnRenamed`方法将新生成的列重命名为`totalQuantity`，方便后续处理。

最后，使用`orderBy`方法按照`date`列进行排序，得到了按照日期聚合后的DataFrame。

需要注意的是，这段代码使用了Spark的DataFrame API，并且其中的`$"InvoiceDate"`和`$"Quantity"`表示DataFrame中的列，`as`方法将新生成的列重命名为`date`，`groupBy`和`sum`方法用于对数据进行聚合。如果您想要运行这段代码，需要在Spark环境中使用Scala或Python编写程序，加载原始数据并创建DataFrame，然后将这段代码作为DataFrame的一部分进行处理。

相关问题

(x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data() x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255.

This code loads the popular MNIST dataset, which contains a large number of hand-written digit images. The first line assigns two tuples of data to the variables `(x, y)` and `(x_val, y_val)`. `x` and `y` contain the training data - `x` being images of hand-written digits and `y` being their corresponding labels (0-9). `x_val` and `y_val` contain the validation data, which is a subset of the training data used to evaluate and tune the model during training.

The second line of code converts the `x` tensor into a TensorFlow tensor with a `float32` data-type and scales its pixel values by dividing them by 255. This is known as normalization, which is a common pre-processing step in machine learning. Normalization ensures that all features have a similar scale and prevents one feature from dominating over the others during training. Scaling by 255 transforms the pixel values from the range 0-255 to the range 0-1.

var timelong = "2023:07:14 18:24:48" val index = timelong.indexOf(' ') if (index != -1) { val substring = timelong.substring(0, index) val formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd") val dateTime = LocalDateTime.parse(substring, formatter) val timestamp = dateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) return timestamp }这样写正确那

您的代码基本上是正确的，可以将格式化后的日期字符串截取到年月日部分，并将其转换为 `Long` 类型的时间戳。以下是您提供的代码的一些小修改：

val timelong = "2023:07:14 18:24:48"
val index = timelong.indexOf(' ')

if (index != -1) {
    val substring = timelong.substring(0, index)
    val formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd")
    val dateTime = LocalDate.parse(substring, formatter).atStartOfDay()
    val timestamp = dateTime.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)
    return timestamp
}

在您的代码中，我们进行了一些调整：

1. 将 `substring` 变量的类型更改为 `LocalDate`，因为我们只需要年月日部分。
2. 使用 `atStartOfDay()` 方法将 `LocalDate` 转换为 `LocalDateTime`，以便后续可以使用 `toEpochSecond()` 方法。
3. 返回时间戳 `timestamp`。

请注意，上述代码仅处理了格式化后的日期字符串中的年月日部分，并将其转换为时间戳。如果您还需要处理时间部分（时、分、秒），您需要相应地修改代码。