sparksql查询df表修建年份最老的前十个数据，表字段如下selling_price double, bedrooms_num double, bathroom_num double, housing_area double, parking_area double, floor_num double, housing_rating double, built_area double, basement_area double, year_built int, year_repair int, lat

可以使用Spark SQL中的`orderBy`函数对`year_built`字段进行排序，并使用`limit`函数获取前10个结果。以下是代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc}

val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("path/to/csv")

val oldestTen = df.orderBy(col("year_built")).limit(10)

oldestTen.show()

这将加载CSV文件并将其转换为DataFrame，然后按`year_built`字段升序排序，并使用`limit`函数获取前10个结果。最后，使用`show`函数打印结果。

如果您需要降序排序，则可以使用`desc`函数：

val oldestTen = df.orderBy(desc("year_built")).limit(10)

这将按`year_built`字段降序排序。

相关问题

MySQL查询df表各季度房屋销售量统计，df表字段如下selling_price double, bedrooms_num double, bathroom_num double, housing_area double, parking_area double, floor_num double, housing_rating double, built_area double, basement_area double, year_built int, year_repair int, latitude double, longitude double, sale_data date

你可以使用以下SQL语句查询df表各季度房屋销售量统计：

SELECT 
    YEAR(sale_data) AS year,
    QUARTER(sale_data) AS quarter,
    COUNT(*) AS sales_count
FROM 
    df
GROUP BY 
    YEAR(sale_data),
    QUARTER(sale_data)
ORDER BY 
    YEAR(sale_data),
    QUARTER(sale_data)

这个查询语句将销售数据按年和季度分组，并计算每个组中的销售数量。结果将按年和季度排序。

import pandas as pd df = pd.read_csv('property-data.csv') print (df['NUM_BEDROOMS']) print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())这段代码什么意思

这段代码的意思是：

1. 首先，使用 `import pandas as pd` 导入 pandas 库。

2. 然后，使用 `pd.read_csv` 函数读取名为 `property-data.csv` 的 CSV 文件，并将其存储在变量 `df` 中。

3. 接下来，使用 `print(df[NUM_BEDROOMS])` 输出 `df` 中名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的值。

4. 最后，使用 `print(df[NUM_BEDROOMS].isnull())` 输出 `df` 中名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的缺失值情况，如果该值为缺失值，则输出 `True`，否则输出 `False`。

这段代码的作用是读取 CSV 文件，然后输出名为 `NUM_BEDROOMS` 的列的值，并检查该列的缺失值情况。