val season_df = data_df.select(data_df("season").cast("int"), data_df("us_viewers").cast("int"),data_df("imdb_rating").cast("float") ,data_df("total_votes").cast("int"))
时间: 2023-12-11 16:43:08 浏览: 36
这段代码是使用Scala语言对DataFrame进行操作,其中data_df是一个DataFrame对象,包含四列:season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。这段代码使用select函数选取了四列,并通过cast函数将其转换为指定的数据类型,例如将season列转换为整数类型,us_viewers列转换为整数类型,imdb_rating列转换为浮点数类型,total_votes列转换为整数类型。这样做是为了保证后续计算的准确性。
相关问题
val desc_df = data_df.select(data_df("desc"))
这段代码是使用Spark DataFrame API从一个名为`data_df`的DataFrame中选择一个名为`desc`的列,并将结果存储到一个名为`desc_df`的DataFrame中。
具体来说,`data_df("desc")`是一个`Column`对象,它代表了`data_df`中的`desc`列。然后,我们使用`select`方法选择了这个`Column`对象,并将结果存储到一个新的DataFrame中。
可以注意到,这个代码并没有对`desc`列中的数据进行任何处理,仅仅是选择了这个列。如果你想对`desc`列中的数据进行操作,你需要使用DataFrame API中的其他方法,如`split`、`explode`、`groupBy`和`count`等方法。
希望这个回答能够回答你的问题。
val_SRCC = SRCC(data_list, label_list).correlation
这段代码中,`SRCC`是一个函数,用于计算数据和标签之间的Spearman秩相关系数(Spearman's rank correlation coefficient)。`data_list`是数据列表,`label_list`是标签列表。函数的返回值是一个浮点数,表示计算出的Spearman秩相关系数,赋值给变量`val_SRCC`。