survived_rate = round(342/891, 2)

这段代码的作用是计算一个名为 `survived_rate` 的变量，该变量表示在 Titanic 数据集中，生还者的比例（即生还人数除以总人数）。

具体来说，代码执行的步骤如下：

1. `342/891` 计算生还者数量（342）除以总人数（891），得到生还者比例。
2. `round(..., 2)` 将上一步计算得到的生还者比例保留两位小数，并赋值给名为 `survived_rate` 的变量。

最终，`survived_rate` 的值为 0.38，即 Titanic 数据集中生还者的比例约为 38%。

相关问题

survived_rate = round(342/891, 2) survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate] print(survived)

这段代码的作用是在上一个问题中计算得到的 `survived_rate` 变量的基础上，为 `survived` DataFrame 添加一列新的数据，该列名为 `rate`，表示生还者的比例。

具体来说，代码执行的步骤如下：

1. `survived['rate'] = [1-survived_rate, survived_rate]`：创建一个名为 `rate` 的新列，并将列表 `[1-survived_rate, survived_rate]` 的值分别赋给该列的前两行。由于该列表中第一个元素为未生还者的比例，第二个元素为生还者的比例，因此这行代码的作用是在 `survived` DataFrame 中添加一列，其中第一行的 `rate` 值为未生还者的比例，第二行的 `rate` 值为生还者的比例。

2. `print(survived)`：打印更新后的 `survived` DataFrame，其中包括每个值的出现次数以及它们的比例（即新添加的 `rate` 列）。

最终，`survived` DataFrame 的输出结果如下：

   label  counts  rate
0      0     549  0.62
1      1     342  0.38

其中，第一行表示未生还者的数量和比例，第二行表示生还者的数量和比例。

val survived_df = df2.filter(col("Survived") === 1) val pclass_survived_count = survived_df.groupBy("Pclass").count() val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); pclass_survived_percent.show() 中sum("count").over()用其他方式替换

如果您想使用其他方式替换 `sum("count").over()`，可以考虑使用 `groupBy` 和 `join` 操作将每个组的 count 数量总和计算出来。具体做法如下：

import org.apache.spark.sql.functions.{sum, col}

val total_count = survived_df.select(sum(col("count")).as("total_count")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Long]
val pclass_survived_percent = pclass_survived_count.join(broadcast(lit(total_count)).as("total_count")).withColumn("percent", format_number(col("count") / col("total_count") * 100, 5))

这里，我们首先使用 `select` 和 `collect` 操作计算出 survived_df 中所有行的 count 数量总和。然后，使用 `join` 操作将每个组的 count 数量总和与 `pclass_survived_count` DataFrame 进行连接，并将连接结果存储在 `pclass_survived_percent` DataFrame 中。最后，使用 `format_number` 函数将每个组的百分比保留小数点后 5 位，并存储在新的列 "percent" 中。

需要注意的是，这种做法的优点是不需要使用窗口函数，因此性能可能会更好。但是缺点是需要进行额外的 `groupBy` 和 `join` 操作，可能会导致代码复杂度和维护成本的增加。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行选择。