val survived_sex_count=df2.groupBy("Sex","Survived").count() val survived_sex_percent=survived_sex_count.withColumn("percent", format_number(col("count").divide(sum("count").over()).multiply(100),5)); survived_sex_percent.show()

这是一个使用Spark SQL进行数据处理和分析的代码片段。它首先对一个名为df2的DataFrame按照“Sex”和“Survived”两列进行分组计数，然后使用Spark SQL中的窗口函数sum()计算出count列的总和。最后，使用withColumn()方法添加一个名为“percent”的列，计算每个组的占比，并使用format_number()方法将结果格式化为小数点后5位。最终结果会展示出来。

相关问题

val survived_sex_count = df2.groupBy("Sex", "Survived").count() val survived_sex_percent = survived_sex_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); survived_sex_percent.show() 中sum("count").over

sum("count").over() 是一个窗口函数，它对整个 DataFrame 进行聚合操作。具体来说，它对 "count" 这一列进行求和操作，相当于一个全局的 count 聚合操作。这样，我们就可以使用除法计算每个组的百分比，而不仅仅是计算每个组的 count 数量。over() 是窗口函数的语法，它定义了窗口的范围，这里省略了 over() 的参数，即默认窗口范围是整个 DataFrame。

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中.divide(sum("count").over())的作用

.divide(sum("count").over()) 的作用是将每个 Pclass 组中的 count 数量除以所有组的 count 数量总和，然后乘以 100，计算出每个 Pclass 组的生存百分比。其中，sum("count").over() 是一个窗口函数，它对整个 DataFrame 进行聚合操作，计算所有组的 count 数量总和。然后，对于每个组，我们可以用该组的 count 数量除以总和，得到该组的百分比。最后，使用 format_number 函数将结果保留小数点后 5 位，并将结果存储在新的列 "percent" 中。这样，我们就可以观察每个 Pclass 组的生存情况，并对不同 Pclass 组之间进行比较。