如何对数据表按照season进行分组聚合，然后计算出其他三列的平均值，将结果保存为csv文件

好的，你的问题是如何将分组聚合后的结果保存为csv文件。下面是一种实现方式，假设我们有一个名为data的数据表：

import pandas as pd

# 读取数据表并选取所需的四列
data = pd.read_csv("data.csv", usecols=['season', 'us_viewers', 'imdb_rating', 'total_votes'])

# 按照season进行分组聚合，计算平均值
result = data.groupby('season').mean()

# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('result.csv', index=True)

这段代码中，我们使用`pd.read_csv`方法读取了名为`data.csv`的数据表，并使用`usecols`参数选取了所需的四列。然后，我们使用`groupby`方法按照season进行分组，接着使用`mean`方法计算其他三列的平均值。最后，我们使用`to_csv`方法将结果保存为csv文件，其中`index=True`表示将行索引也保存到csv文件中。保存后的文件名为`result.csv`。

相关问题

首先从数据表中选取season、us_viewers、imdb_rating、total_votes这四列，并且定义好各列的数据类型，接下来我们按照season进行分组聚合，然后计算出其他三列的平均值，将结果保存为csv文件

好的，你的问题是如何将分组聚合后的结果保存为csv文件。下面是一种实现方式，假设我们有一个名为data的数据表：

import pandas as pd

# 选取所需的四列，并定义数据类型
data = data[['season', 'us_viewers', 'imdb_rating', 'total_votes']].astype({'season': int, 'us_viewers': float, 'imdb_rating': float, 'total_votes': int})

# 按照season进行分组聚合，计算平均值
result = data.groupby('season').mean()

# 将结果保存为csv文件
result.to_csv('result.csv', index=True)

这段代码中，我们首先使用了`astype`方法将所选的四列数据类型分别转换为int、float、float和int类型。然后，我们使用`groupby`方法按照season进行分组，接着使用`mean`方法计算其他三列的平均值。最后，我们使用`to_csv`方法将结果保存为csv文件，其中`index=True`表示将行索引也保存到csv文件中。保存后的文件名为`result.csv`。

data_df是一个DataFrame对象，包含四列：season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。season为整数类型，按照season进行分组聚合，然后计算出其他三列的平均值，并将结果保存为csv文件

好的，你可以使用Spark SQL对DataFrame进行操作，并使用write函数将结果保存为csv文件。示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 读取数据并创建DataFrame对象
val data_df = spark.read.csv("data.csv").toDF("season", "us_viewers", "imdb_rating", "total_votes")

// 将season列转换为整数类型
val data_int_df = data_df.withColumn("season", col("season").cast("int"))

// 按照season进行分组聚合，并计算其他三列的平均值
val result_df = data_int_df.groupBy("season").agg(avg("us_viewers"), avg("imdb_rating"), avg("total_votes"))

// 将结果保存为csv文件
result_df.write.csv("result.csv")

这段代码首先将DataFrame中的season列转换为整数类型，然后使用groupBy函数按照season进行分组聚合，并使用agg函数计算其他三列的平均值。最后使用write函数将结果保存为csv文件。注意，保存的文件名为result.csv，如果需要修改文件名，可以将其替换为其他名称。