print(df_user.()(['性别'])['年消费].____()#将性别字段进行分类，并显示性别分类后的年消费数据进行表述性分析

抱歉，您提供的代码仍然存在语法错误。但是，我可以为您提供一些代码片段，来对数据进行性别分类和年消费数据的表述性分析。

对数据进行性别分类的代码如下：

# 假设数据框的名称为 df_user
# 将性别字段进行分类
df_user['性别分类'] = df_user['性别'].apply(lambda x: '男性' if x == 'M' else '女性')

# 查看分类后的结果
print(df_user.head())

对分类后的年消费数据进行表述性分析的代码如下：

# 假设数据框的名称为 df_user
# 根据分类后的性别字段，计算年消费的平均值、中位数和标准差
df_user.groupby('性别分类')['年消费'].agg(['mean', 'median', 'std'])

# 查看表述性分析的结果
print(df_user.groupby('性别分类')['年消费'].agg(['mean', 'median', 'std']))

请注意，以上代码仅供参考。您需要根据自己的数据和分析要求，进行相应的修改和调整。

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print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件，将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束，开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句，得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

这段代码实现了一个基于ALS算法的推荐系统，并将推荐结果保存到MySQL数据库中。具体过程如下：

1. 打印一条开始执行推荐算法的提示信息。

2. 从数据源中获取数据，并选择'user_id', 'phone_id', 'action_core'三个字段。将结果转换为一个RDD对象，并对RDD对象进行两次map操作，得到一个以'action_core'作为键的元组列表。

3. 使用ALS算法对元组列表进行训练，得到一个推荐模型。

4. 调用推荐模型的recommendProductsForUsers方法，获取用户对物品的推荐结果。

5. 打开一个文件，将推荐结果保存到文件中。

6. 使用csv模块创建一个csv写入器，并设置用户csv文件头行。

7. 循环推荐数据，将每一条推荐数据写入文件中。

8. 打印一条推荐算法执行结束的提示信息，并开始加工和变换推荐结果。

9. 使用Spark读取保存推荐结果的csv文件，并创建DataFrame对象。

10. 构造一个Spark SQL查询语句，用于将推荐结果与手机信息表关联，获取手机的品牌、价格、内存、屏幕尺寸等信息。

11. 执行Spark SQL查询语句，得到查询结果的DataFrame对象。

12. 将查询结果写入MySQL数据库中的recommend表中，如果recommend表已经存在，则会覆盖原有数据。

解释代码，说明爬虫实现过程：if __name__ == "__main__": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO `movies`(`name`,`link`,`score`,`descr`,`directer`) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

这段代码是一个完整的爬虫程序，包括了数据库的操作和数据的存储。程序使用 PyMySQL 库来连接 MySQL 数据库，并在其中创建一个名为 movies 的数据表。然后使用 while 循环和 get_movies(start) 函数来爬取 Top250 电影数据，并将数据插入到数据库中。

首先判断当前模块是否是主模块，如果是则执行下面的程序。接着使用 PyMySQL 库连接 MySQL 数据库，其中包括了主机名、用户名、密码、数据库名、字符集和端口号等参数。然后使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor，该对象用于执行 SQL 语句。

接下来使用 execute() 方法执行 DROP TABLE IF EXISTS movies 语句，该语句用于删除已存在的 movies 表。然后使用 createTab 变量存储一个 SQL 语句，该语句用于创建名为 movies 的数据表，包括电影的 id、电影名、链接、评分、简介、导演和时间戳等字段。

然后使用 execute() 方法执行 createTab 语句，创建 movies 数据表。接着使用 while 循环和 get_movies(start) 函数来爬取 Top250 电影数据，其中 start 表示从哪个排名开始爬取数据。对于每个爬取到的电影数据，使用 INSERT INTO 语句将其插入到 movies 表中，并使用 try...except...finally 语句来捕获可能出现的异常并回滚事务或提交事务。

最后，使用 PyMySQL 库连接数据库，使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor，然后使用 pd.read_sql() 方法读取 movies 表中的数据并将其存储到 DataFrame 对象 db 中。接着使用 sort_values() 方法按评分进行降序排列，并使用 print() 函数输出评分前 10 名的电影名和评分。