利用 Spark ML 对excel导入的农产品数据进行分析预测,给出的数据属性为品名,生产城市,近三天最高价格,最低价格,平均价格,产品类别,请给出python代码

要使用Spark ML对农产品数据进行分析预测，需要先导入数据。可以使用`pandas`库读取Excel文件，然后将其转换为Spark DataFrame。

以下是示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
import pandas as pd

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("agriculture_analysis").getOrCreate()

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('agriculture_data.xlsx')

# 转换为Spark DataFrame
sdf = spark.createDataFrame(df)

# 数据预处理和特征工程
assembler = VectorAssembler(inputCols=["近三天最高价格", "最低价格", "平均价格"], outputCol="features")
sdf = assembler.transform(sdf).select(["features", "产品类别"])

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = sdf.randomSplit([0.8, 0.2], seed=1234)

# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="产品类别")

# 训练模型
model = lr.fit(train_data)

# 预测测试集
predictions = model.transform(test_data)

# 输出预测结果
predictions.show()

在代码中，`pandas.read_excel()`函数用于读取Excel文件，`spark.createDataFrame()`函数将其转换为Spark DataFrame。使用`VectorAssembler`类将“近三天最高价格”、“最低价格”和“平均价格”这三个特征组合为一个特征向量，然后使用`LinearRegression`类构建线性回归模型。可以使用`model.transform()`方法对测试集进行预测，并使用`predictions.show()`方法输出预测结果。

需要注意的是，这里的示例代码仅是一个简单的线性回归示例，实际情况下可能需要进行更复杂的特征工程和模型调参等操作。同时，建议先对数据进行可视化分析和探索性数据分析，以更好地了解数据的特征和分布。