df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province","city_name","city_code","date").agg(F.count("temperature"),F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort(F.asc("avg_temperature")).select("province","city_name","city_code","date",F.format_number('avg_temperature',1).alias("avg_temperature"))
时间: 2023-10-25 11:10:04 浏览: 31
这段代码使用了PySpark中的DataFrame API实现了对城市每日平均气温进行统计和筛选的操作。具体解释如下:
1. 首先,将原始的DataFrame对象df_4point_temperature按照"province"、"city_name"、"city_code"、"date"四个字段进行分组,然后使用agg函数对每个分组进行聚合操作。
2. 在聚合操作中,使用count函数统计每个分组中"temperature"字段的数量,同时使用avg函数计算平均气温,并将结果以"avg_temperature"字段的别名存储。
3. 使用filter函数筛选出满足条件"count(temperature) = 4"的分组,即每个城市每天都有4个采集点的气温数据。
4. 使用sort函数将筛选结果按照"avg_temperature"字段进行升序排序。
5. 最后使用select函数选择"province"、"city_name"、"city_code"、"date"、"avg_temperature"五个字段,并使用format_number函数将"avg_temperature"字段保留一位小数。
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def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个
这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数,然后读取该文件中的数据,对数据进行处理,最后返回气温最低的10个城市的信息。
函数首先创建一个SparkSession对象,用于与Spark集群进行交互。然后读取指定文件中的数据,选择需要的列,并将温度数据转换为Decimal类型。接着通过日期和小时对数据进行处理,筛选出4个时次的气温记录。然后将数据按省份、城市、日期进行分组,计算每个城市在4个时次的平均气温,并筛选出记录条数为4的数据。最后按平均气温从小到大排序,并将结果写入到JSON文件中。
函数返回气温最低的10个城市的信息,以列表形式返回。
df1_month_count=df1.groupby('sample_month').agg({"sample_month":"count"})
这行代码是使用Pandas库中的groupby函数对DataFrame df1按照'sample_month'列进行分组,然后使用agg函数按照'sample_month'统计每个分组的数量,并将该结果存储在df1_month_count中。最终,df1_month_count是一个新的DataFrame,其中包含了每个月份出现的次数。