# 购买点击率特征 # 统计点击、加购物车、购买、收藏的次数 groups1 = data_user_log.groupby('user_id') temp = groups1['action_type'].value_counts().unstack().reset_index().rename(columns={0:'用户点击',1:'用户加购物车',2:'用户购买',3:'用户收藏'}) temp['用户购买点击率'] = temp['用户购买']/temp['用户点击'] data = pd.merge(data,temp[['user_id','用户购买点击率']],on='user_id',how='left') data.head()转换为pyspark代码
时间: 2023-09-01 13:13:44 浏览: 43
以下是将原始的 pandas 代码转换为 PySpark 代码的示例:
```python
from pyspark.sql.functions import count, col
# 对用户行为数据进行处理
groups1 = data_user_log.groupBy('user_id')
temp = groups1.pivot('action_type').agg(count('*')).select('user_id', col('0').alias('用户点击'), col('1').alias('用户加购物车'), col('2').alias('用户购买'), col('3').alias('用户收藏'))
# 计算购买点击率
temp = temp.withColumn('用户购买点击率', temp['用户购买'] / temp['用户点击'])
# 合并特征
data = data.join(temp.select('user_id', '用户购买点击率'), on='user_id', how='left')
```
在 PySpark 中,我们可以使用 `groupBy` 函数对数据进行分组,使用 `pivot` 函数将数据转换为以行为类型为列的形式,使用 `agg` 函数进行聚合操作,使用 `withColumn` 函数添加新列,并使用 `join` 函数将特征与原始数据集合并。需要注意的是,在 PySpark 中,我们需要使用 Spark SQL 的 DataFrame API 来操作数据。