请问如何用map将数据分成三个

Question

def GenreYearSales(sc, spark, df, genre_list):
    result_df = df.select('genre', 'year_of_pub', 'num_of_sales').rdd \
        .filter(lambda v: v.genre in genre_list) \
        .map(lambda v: ((v.genre, int(v.year_of_pub)), int(v.num_of_sales))) \
        .reduceByKey(lambda x, y: x + y) \
        .sortByKey()
    
    result_df = spark.createDataFrame(result_df)
    print(type(result_df))
    print(result_df.head(3))
    result_df.limit(2).show()
    print(result_df.limit(2).show())


    result_df.write.jdbc(url=mysql_url, table="Genre_Year_Sales", mode="overwrite", properties=mysql_properties)

Answer 1

【相关推荐】

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/705115
• 这篇博客也不错, 你可以看下如何计算map？
• 您还可以看一下 唐宇迪老师的深度学习-行人重识别实战(2020最新)课程中的 map值计算方法小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 常用数据处理函数中的 通过map可以实现类型转换 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  元组转列表

  map(int,(1,2,3))
   
  # 结果如下：
  [1,2,3]

  字符串转列表

  print(list(map(int, "1234")))

  

  提取字典中的key，置于一个列表中

  print(list(map(int, {1: 2, 2: 3, 3: 4})))
  print(list({1: 2, 2: 3, 3: 4}.keys()))

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