帮我优化一下这段代码rating_score = [] for s in df['rating']: if s < 2.0: rating_score.append('Poor') elif s < 3.0: rating_score.append('Below Average') elif s < 4.0: rating_score.append('Average') elif s < 5.0: rating_score.append('Above Average') elif s == 5.0: rating_score.append('Excellent') 帮我优化一下这段代码rating_score = [] for s in df['rating']: if s < 2.0: rating_score.append('Poor') elif s < 3.0: rating_score.append('Below Average') elif s < 4.0: rating_score.append('Average') elif s < 5.0: rating_score.append('Above Average') elif s == 5.0: rating_score.append('Excellent') 帮我优化一下这段代码rating_score = [] for s in df['rating']: if s < 2.0: rating_score.append('Poor') elif s < 3.0: rating_score.append('Below Average') elif s < 4.0: rating_score.append('Average') elif s < 5.0: rating_score.append('Above Average') elif s == 5.0: rating_score.append('Excellent') rating_score = [] for s in df['rating']: if s < 2.0: rating_score.append('Poor') elif s < 3.0: rating_score.append('Below Average') elif s < 4.0: rating_score.append('Average') elif s < 5.0: rating_score.append('Above Average') elif s == 5.0: rating_score.append('Excellent')
时间: 2024-04-08 11:29:37 浏览: 19
以下是优化后的代码:
```python
rating_score = []
for s in df['rating']:
if s < 2.0:
rating_score.append('Poor')
elif s < 3.0:
rating_score.append('Below Average')
elif s < 4.0:
rating_score.append('Average')
elif s < 5.0:
rating_score.append('Above Average')
else:
rating_score.append('Excellent')
```
优化后的代码与原始代码相比没有太大改动,只是将最后一个条件中的 `elif` 改为了 `else`,因为 `s` 只有在等于5.0时才会进入最后一个条件,所以可以直接使用 `else` 来表示。这样可以减少代码行数,使代码更加简洁。
相关问题
rating_score = [] for s in df['rating']: if s < 2.0: rating_score.append('Poor') elif s < 3.0: rating_score.append('Below Average') elif s < 4.0: rating_score.append('Average') elif s < 5.0: rating_score.append('Above Average') else: rating_score.append('Excellent') '<' not supported between instances of 'str' and 'float'
这个错误提示是因为在比较时,一个实例是字符串类型,另一个实例是浮点数类型,无法进行比较。请确认 `df['rating']` 列中的数据类型是否正确,确保它们是数值型数据。如果数据类型正确,那么可能有一些非数值型的数据混入了,你可以通过 `df['rating'].unique()` 来查看列中所有不重复的值,检查是否有非数值型数据。在处理这些非数值型数据之前,你可以选择将它们转换为数值型数据或者进行其他适当的处理。
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。
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