假设数据已经以RDD的形式加载进来对用户行为:user、item、product_category、类别、时间和hour,并以逗号分隔。 行为类型:点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏的数据中统计每天的成交黄金时间段
时间: 2023-08-14 18:07:40 浏览: 39
可以按照以下步骤进行统计:
1. 将RDD转换为DataFrame,并指定列名:
```
from pyspark.sql.functions import *
df = rdd.map(lambda x: x.split(',')).toDF(['user', 'item', 'product_category', 'behavior', 'time', 'hour'])
```
2. 将时间和小时拼接为完整的时间戳:
```
df = df.withColumn('timestamp', concat(col('time'), lit(' '), col('hour')))
```
3. 将timestamp列转换为Timestamp类型,并按照时间戳进行排序:
```
df = df.withColumn('timestamp', to_timestamp('timestamp', 'yyyy-MM-dd HH')).orderBy('timestamp')
```
4. 使用窗口函数统计每小时的pv、buy、cart和fav数量:
```
from pyspark.sql.window import Window
windowSpec = Window.partitionBy('product_category').orderBy('timestamp').rangeBetween(Window.currentRow, Window.unboundedFollowing)
df = df.withColumn('pv', sum(when(col('behavior') == 'pv', 1).otherwise(0)).over(windowSpec)) \
.withColumn('buy', sum(when(col('behavior') == 'buy', 1).otherwise(0)).over(windowSpec)) \
.withColumn('cart', sum(when(col('behavior') == 'cart', 1).otherwise(0)).over(windowSpec)) \
.withColumn('fav', sum(when(col('behavior') == 'fav', 1).otherwise(0)).over(windowSpec))
```
5. 计算每小时的购买率,并按照日期和小时分组统计每天的成交黄金时间段:
```
df = df.withColumn('buy_rate', col('buy') / col('pv')) \
.groupBy('time', 'hour') \
.agg(avg('buy_rate').alias('avg_buy_rate'))
df = df.withColumn('rank', dense_rank().over(Window.partitionBy('time').orderBy(desc('avg_buy_rate'))))
golden_hours = df.filter(col('rank') == 1).select('time', 'hour')
```
最后得到的golden_hours即为每天的成交黄金时间段。