inputx = set(['tencent_risk_layer_score','br_als_m6_id_nbank_allnum','sms_mean_30d_message_overdue_days','nifashare_overdue_count', 'nifaprod_share_overdueamt','sms_mean_30d_message_overdue_days','individual_age','sms_cnt_yuqi_finance','ant_risk_result_modelscores' ,'tianchuang_dafu_score','tencent_anti_fraud_v4_score']) out_vardf,out_bindf = DDViz.out_all_in_one(train_all_df,inputx=inputx,y=y,dt='apply_date',dt_cut=1,miss_values=[-99],score_cut=20 , method='optb',output_path='data/out_all_in_one_report_0530_v1.xlsx') out_bindf

这段代码中使用了`set_axis`方法，但是错误信息中并没有提示这个方法有问题。根据错误信息来看，问题出在`set_axis`方法之前的某个地方。具体来说，错误提示了期望轴有2个元素，但是提供的新值有7个元素。这表明在这个代码块之前，你有一个轴的标签长度为2，但是在这里你提供了一个长度为7的标签列表。你需要检查你的代码中所有设置轴标签的地方，并确保提供的新标签的长度与原来的标签的长度相匹配。如果你需要更多的帮助，请提供更具体的上下文和代码示例。

相关问题

USER_CACHE = '{user_id}_user_cached' ITEM_CACHE = '{user_id}_item_cached' ALS_CACHE = '{user_id}_als_cached'

这似乎是某个推荐系统中的缓存键值，其中 `{user_id}` 表示用户的 ID。具体来说：

- `USER_CACHE` 表示某个用户的缓存，可能包含该用户的历史行为、偏好等信息；
- `ITEM_CACHE` 表示某个用户可能感兴趣的物品的缓存，可能包含与该用户相关的物品属性、标签等信息；
- `ALS_CACHE` 表示基于协同过滤算法中的 Alternating Least Squares（交替最小二乘法）算法计算出的某个用户的推荐结果缓存，可能包含该用户最可能感兴趣的前几个物品。

当需要缓存这些数据时，可以使用上述键值，将其存储在内存或者分布式缓存系统中。这样可以避免重复计算，从而提高推荐系统的效率。

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。