import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L)

这段代码中使用了 Spark 的 DataFrame API，对一个名为 "file" 的 DataFrame 进行了数据处理和转换。首先，使用 select 函数选取了 "lowprice"、"minprice"、"topprice" 这三列数据，然后使用 map 函数将每一行数据转换为一个元组 (Tuple3)，元组的三个元素都是将原始数据转换成 double 类型后的结果。接着，使用 toDF 函数将转换后的数据重新生成一个 DataFrame，列名分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice"。最后，使用 VectorAssembler 将 DataFrame 转换为一个包含特征向量的 DataFrame，其中三个特征分别为 "lowprice"、"minprice"、"topprice"，特征向量的列名为 "features"。最后，使用 randomSplit 函数将数据集拆分成训练集和测试集，比例为 9:1。

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import spark.implicits._中的spark报错

如果你在使用 `import spark.implicits._` 时遇到了 Spark 报错，可能是因为你没有正确地初始化 SparkSession 对象。请确保你在代码中正确地创建了 SparkSession 对象，例如：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MyApp")
  .config("spark.master", "local")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

请确保 `appName` 和 `master` 参数与你的 Spark 环境相匹配。如果你正在使用的是远程 Spark 集群，则需要将 `master` 参数设置为相应的 URL。

not found: value spark import spark.implicits._

这个错误通常出现在使用Spark时没有正确地初始化SparkSession对象。你需要在代码中添加以下行来初始化SparkSession对象，并使用它来创建DataFrame：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
                        .appName("YourAppName")
                        .master("local[*]")
                        .getOrCreate()

其中，`"YourAppName"` 是你的应用程序名称，`"local[*]"` 表示使用所有可用的CPU核心来运行Spark。然后，你可以通过 `spark` 对象来访问SparkSession的方法和属性，例如：

val df = spark.read.csv("path/to/your/csv/file")
df.show()

这将读取CSV文件并将其作为DataFrame显示出来。记得在使用完Spark后关闭SparkSession对象：

spark.stop()