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。

• df_scs.select(‘name‘,‘cource‘,df_scs[‘score‘]+5).show()

• 
• 总共有多少学生？

• df_scs.select(‘name‘).distinct().count()

• 
• 总共开设了哪些课程？
• df_scs.select(‘cource‘).distinct().show()
• 
• 每个学生选修了多少门课？
• df_scs.groupBy(‘name‘).count().show()
• 
• 每门课程有多少个学生选？
• df_scs.groupBy(‘cource‘).count().show()
• 
• 每门课程大于95分的学生人数？
• df_scs.filter(df_scs[‘score‘]>95).groupBy(‘cource‘).count().show()
• 
• Tom选修了几门课？每门课多少分？
• df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).show()
• 
• Tom的成绩按分数大小排序。
• df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).sort(df_scs[‘score‘].desc()).show()
• 
• Tom的平均分。
• df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).agg({‘score‘:‘mean‘}).show()
• 
• 求每门课的平均分，最高分，最低分。
• 每门课的平均分：
• df_scs.groupBy("cource").avg(‘score‘).show()
• 

  df_scs.groupBy("cource").agg({‘score‘:‘mean‘}).show()

   

• 每门课的最高分：

•  df_scs.groupBy("cource").max(‘score‘).show()

   

  df_scs.groupBy("cource").agg({‘score‘:‘max‘}).show()

   

• 每门课的最低分：

•  df_scs.groupBy("cource").min(‘score‘).show()

   

   

   

    df_scs.groupBy("cource").agg({‘score‘:‘min‘}).show()

• 
• 求每门课的选修人数及平均分，精确到2位小数。
•  from pyspark.sql.types import DecimalType

• dt = df_scs.groupBy(‘cource‘).count().join(df_scs.groupBy(‘cource‘).agg({‘score‘:‘mean‘}),‘cource‘).withColumnRenamed(‘avg(score)‘,‘avg_score‘)

• dt.withColumn(‘avg_score‘,dt.avg_score.cast(DecimalType(5,2))).show()
• 
• 每门课的不及格人数，通过率
• df_scs.filter(df_scs.score<60).groupBy(df_scs.cource).count().show()
• 
• 结果可视化。