在数据库中用spark删除type列中的异常数据"" Igiari! Season 2"和Igi Ari!"
时间: 2023-11-30 07:05:18 浏览: 34
可以使用Spark SQL中的`WHERE`子句来过滤掉这两个异常数据,然后再将过滤后的数据写回到数据库中。具体操作可以如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
// 读取数据库中的数据
val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)
// 过滤掉type列中的异常数据
val filteredDf = df.filter(col("type") =!= """" Igiari! Season 2""" and col("type") =!= "Igi Ari!")
// 将过滤后的数据写回到数据库中
filteredDf.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)
```
这里假设`jdbcUrl`和`connectionProperties`已经正确设置。代码中首先使用`spark.read.jdbc`方法读取数据库中的数据,然后使用`filter`方法过滤掉type列中的异常数据,最后使用`write.jdbc`方法将过滤后的数据写回到数据库中。
相关问题
在数据库中用spark删除type列中的异常数据"" Igiari! Season 2"和Igi Ari!"和在数据库中用spark删除type列中的异常数据"" Igiari! Season 2"和Igi Ari!"
在Spark中可以使用DataFrame API来删除数据。具体步骤如下:
1. 读取数据库中的数据为DataFrame。
```scala
val df = spark.read.jdbc(url, table, properties)
```
2. 使用`filter`函数过滤出需要删除的数据。
```scala
val filteredDf = df.filter($"type" !== """" Igiari! Season 2""" && $"type" !== "Igi Ari!")
```
3. 将过滤后的数据重新写入数据库。
```scala
filteredDf.write.jdbc(url, table, properties)
```
完整的代码如下:
```scala
val df = spark.read.jdbc(url, table, properties)
val filteredDf = df.filter($"type" !== """" Igiari! Season 2""" && $"type" !== "Igi Ari!")
filteredDf.write.jdbc(url, table, properties)
```
注意,这里使用了Spark的DataFrame API,需要先创建一个`SparkSession`对象。此外,`url`、`table`和`properties`需要根据实际情况进行替换。
聚类评估指标调整兰德指数ARI的详细介绍和MATLAB程序实现和实例
调整兰德指数(Adjusted Rand Index, ARI)是一种常用的聚类评估指标,用于比较聚类结果与真实标签之间的相似性,相较于兰德指数(RI),ARI对随机分类的影响进行了校正。
ARI的计算基于兰德指数,它通过比较聚类结果与真实标签之间的样本对分类情况,计算两者之间的一致性程度。ARI的取值范围在-1到1之间,越接近1表示聚类结果与真实标签越一致,越接近-1表示聚类结果与真实标签越不一致。
ARI的计算公式如下:
ARI = (RI - Expected_RI) / (max(RI) - Expected_RI)
其中,RI是兰德指数,Expected_RI是随机分类情况下的兰德指数期望值。Expected_RI可以通过随机模型或蒙特卡洛模拟得到。
MATLAB程序:
下面是一个计算聚类结果调整兰德指数的MATLAB程序示例:
```matlab
% 真实标签
true_labels = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];
% 聚类结果
cluster_result = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4];
% 计算聚类结果的调整兰德指数
n_samples = numel(true_labels);
TP = 0;
FP = 0;
FN = 0;
TN = 0;
for i = 1:n_samples
for j = i+1:n_samples
if true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
TP = TP + 1;
elseif true_labels(i) ~= true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
FP = FP + 1;
elseif true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) ~= cluster_result(j)
FN = FN + 1;
else
TN = TN + 1;
end
end
end
RI = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN);
% 计算Expected_RI
n_pairs = n_samples * (n_samples - 1) / 2;
Expected_RI = (TP + FP) * (TP + FN) / n_pairs;
ARI = (RI - Expected_RI) / (max(Expected_RI) - Expected_RI);
disp(['Adjusted Rand Index (ARI): ', num2str(ARI)]);
```
上述程序首先定义了真实标签 `true_labels` 和聚类结果 `cluster_result`。通过迭代比较每个样本对的真实标签和聚类结果,计算TP、FP、FN和TN的数量,然后计算兰德指数RI和Expected_RI,最后计算调整兰德指数ARI。
案例说明:
假设有一组10个样本,它们的真实标签为[1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],聚类结果为[1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4]。通过计算上述MATLAB程序中的调整兰德指数ARI,可以得到ARI为0.4286,表示聚类结果与真实标签之间的一致性程度。
希望以上信息对您有所帮助。如果您有任何其他问题,请随时提问。