DF操作查询人均点击次数（总点击量pv/点击用户数）

假设你的数据集中有两列，分别是用户ID和点击次数PV，以下是在PySpark中计算人均点击次数的代码：

from pyspark.sql.functions import avg, count

# 假设你的数据集已经被读入成为一个DataFrame对象，名为my_df
# 使用groupBy函数将用户ID作为聚合键，计算每个用户的总点击次数
user_pv_df = my_df.groupBy('user_id').agg(count('pv').alias('total_pv'))

# 计算点击用户数
user_count = user_pv_df.count()

# 计算总点击量PV
total_pv = user_pv_df.agg({'total_pv': 'sum'}).collect()[0][0]

# 计算人均点击次数
avg_pv_per_user = total_pv / user_count

print("人均点击次数为：", avg_pv_per_user)

其中，我们使用了PySpark中的groupBy函数将用户ID作为聚合键，统计出每个用户的总点击次数；然后使用agg函数计算总点击量PV，并使用count函数计算点击用户数；最后通过简单的数学计算得出人均点击次数。

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DF操作查询成交率（下单用户数/总用户数）

假设你有一个包含用户ID和下单标识（0表示未下单，1表示已下单）的Spark DataFrame表格，可以使用以下语句来计算成交率：

val total_users = my_table.select("user_id").distinct().count()
val ordered_users = my_table.filter($"ordered" === 1).select("user_id").distinct().count()
val conversion_rate = ordered_users.toDouble / total_users.toDouble

其中，`my_table`是你的表格名称，`user_id`和`ordered`是表格中的列名。首先，我们使用`distinct()`函数计算唯一用户数，`count()`函数计算总用户数和下单用户数。然后，我们将下单用户数除以总用户数得到成交率。注意，我们需要将结果转换为`Double`类型以确保精度。

你也可以将以上语句合并为一条语句，如下所示：

val conversion_rate = my_table.select("user_id", "ordered").distinct().agg(sum("ordered").cast("double") / count("user_id").cast("double")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Double]

这个语句将计算唯一用户数和下单用户数，并将结果除以总用户数得到成交率。`sum("ordered")`函数用于计算下单用户数，`count("user_id")`函数用于计算总用户数。`cast("double")`函数用于将结果转换为`Double`类型以确保精度。注意，最终结果是一个包含一个元素的数组，需要使用`asInstanceOf[Double]`将其转换为`Double`类型。

DF操作查询df中数据的成交率（下单用户数/总用户数）

假设你有一个包含用户ID和下单标识（0表示未下单，1表示已下单）的Spark DataFrame，可以使用以下语句来计算成交率：

val total_users = df.select("user_id").distinct().count()
val ordered_users = df.filter($"ordered" === 1).select("user_id").distinct().count()
val conversion_rate = ordered_users.toDouble / total_users.toDouble

其中，`df`是你的DataFrame名称，`user_id`和`ordered`是DataFrame中的列名。首先，我们使用`distinct()`函数计算唯一用户数，`count()`函数计算总用户数和下单用户数。然后，我们将下单用户数除以总用户数得到成交率。注意，我们需要将结果转换为`Double`类型以确保精度。

你也可以将以上语句合并为一条语句，如下所示：

val conversion_rate = df.select("user_id", "ordered").distinct().agg(sum("ordered").cast("double") / count("user_id").cast("double")).collect()(0)(0).asInstanceOf[Double]

这个语句将计算唯一用户数和下单用户数，并将结果除以总用户数得到成交率。`sum("ordered")`函数用于计算下单用户数，`count("user_id")`函数用于计算总用户数。`cast("double")`函数用于将结果转换为`Double`类型以确保精度。注意，最终结果是一个包含一个元素的数组，需要使用`asInstanceOf[Double]`将其转换为`Double`类型。