首先,需要准备数据集,包括交警大队、设备名称、设备数量、设备年限等信息。假设数据集为一个CSV文件,包含以下字段:

  • 大队名称
  • 设备名称
  • 设备数量
  • 设备年限

接下来,使用PySpark进行数据处理和分析,统计哪个交警大队的设备旧设备最多:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("device_analysis").getOrCreate()

# 读取CSV文件
df = spark.read.csv("device_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 按大队名称分组,计算每个大队旧设备的数量
old_devices_count = df.filter(df["设备年限"] >= 3).groupBy("大队名称").sum("设备数量")

# 找到旧设备数量最多的大队
worst_team = old_devices_count.orderBy("sum(设备数量)", ascending=False).first()["大队名称"]

# 输出结果
print("旧设备数量最多的大队是:{}".format(worst_team))

该程序首先使用SparkSession创建一个Spark应用程序,并读取CSV文件。然后,使用filter()函数筛选出设备年限大于等于3年的设备,并按大队名称分组,计算每个大队旧设备的数量。最后,使用orderBy()函数按旧设备数量从大到小排序,找到旧设备数量最多的大队,并输出结果。

需要注意的是,该程序仅仅是一个示例,实际情况中,还需要根据具体的数据集和分析需求进行相应的修改和优化。


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