读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求 每个分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数?
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用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分。 2.总共有多少学生? 3.总共开设了哪些课程? 4.每个学生选修了多少门课? 5.每门课程有多少个学生选? 6.每门课程大于95分的学生人数?
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总共有多少学生? 总共开设了哪些课程 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom选修了几门课?每门课多少分? Tom的成绩按分数大小排序。 Tom的平均分。 求每门课的平均分,最高分,最低分。
08 学生课程分数的Spark SQL分析 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求 每个分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于9
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总共有多少学生? 总共开设了哪些课程 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom选修了几门课?每门课多少分? Tom的成绩按分数大小排序。 Tom的平均分。 求每门课的平均分,最高分,最低分。
分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom的成绩按分数大小排序。 平均分: 求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数。每门课的不及格
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读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 1.生成“表头” 2.生成“表中的记录” 3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分。 总共有多少学
学生课程分数的 Spark SQL 分析 读学生课程分数文件 chapter4-data01.txt,创建 DataFrame from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import Row # 下面生成“表头” fields = [StructField('name',StringType(),True),StructField('course',StringType(),True),StructFi
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