读取“task/data.csv”文件的代码是：______________________,读取后数据存储在df1中。（提供的答案中需要大导库，此csv中数据是全英文）

要读取 "task/data.csv" 文件，并将数据存储在 `df1` 中，可以使用 Pandas 库中的 `read_csv()` 函数。

具体代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('task/data.csv')

这样就可以将 "task/data.csv" 文件中的数据读取到一个 Pandas DataFrame 对象中，存储在 `df1` 变量中了。

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from wordcloud import WordCloud import jieba import matplotlib.pyplot as plt 配置基础文件路径信息： filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" backpicture = "../task/rose.jpg" savepicture = "济南二手房数据词云.png" fontpath = "../task/simhei.ttf" stopwords = ["null","暂无","数据","上传","照片","房本"] 步骤二：分词 通过jieba完成分词，并剔除掉不需要的停用词。 参照下面的提示补全缺失的代码： # 参照下面的提示补全缺失的代码： # 读入数据文件 # 读取背景图片 # 调用jieba进行分词，将分词结果存放在ershoufang_words中 # 从ershoufang_words列表中筛选出不在stopwords列表中的单词，并将这些单词存储在一个新列表中

补全代码如下：

# 读入数据文件
data = pd.read_csv(filename)

# 读取背景图片
background_image = plt.imread(backpicture)

# 调用jieba进行分词，将分词结果存放在ershoufang_words中
ershoufang_words = []
for text in data['text']:
    words = jieba.lcut(text)
    ershoufang_words.extend(words)

# 从ershoufang_words列表中筛选出不在stopwords列表中的单词，并将这些单词存储在一个新列表中
filtered_words = [word for word in ershoufang_words if word not in stopwords]

以上代码使用`pandas`库的`read_csv`函数读取数据文件，并使用`plt.imread`函数读取背景图片。然后，通过循环遍历数据中的文本，使用`jieba.lcut`方法进行分词，并将分词结果添加到`ershoufang_words`列表中。最后，使用列表推导式从`ershoufang_words`中筛选出不在`stopwords`列表中的单词，将这些单词存储在`filtered_words`列表中。

请确保已经正确导入所需的库（如`pandas`、`matplotlib.pyplot`、`jieba`）并正确设置了文件路径信息和停用词列表。

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。