Question

我有一个看起来像这样的rdd：

totalsrdd = [((2, 16),[[1,2,3,...,36],[2,2,3,...,36]]),((2,17),[[1,2,3,...,36]]),...]

密钥是天数（2,16）等，它们每个对应一个列表或36个数字的多个列表。对于每个日期，我需要一个列表，其中列表中的第i个条目是每个列表中第i个条目的平均值或相应日期的列表。

例如，对于（2,16），第一个条目的平均值为（1 + 2）/（36 + 36）或.04166，因为该日期有两个列表。

newRdd = [((2,16),[[.04166,.055555,.083333,...,1]]),(2,17),[[.027777,.055555,.083333,...,1]]),...]

由于（2,17）只有一个列表，因此列表中的每个条目除以36。

这是我到目前为止的代码。数据比两个日期大得多。

def get_partition(x):
    j = [(x[1][i]).total_seconds() for i in range(len(x[1]))]
    return (x[0],j)
newTimeDeltaRdd2 = newtimeDeltaRdd.map(lambda x : ((x[1].month,x[1].day), x[0]))
totals = newTimeDeltaRdd2.map(lambda x: (get_partition(x)))
totalsrdd = totals.groupByKey().map(lambda x : (x[0], list(x[1])))

谢谢！

Answer 1

以下是获取newrdd的可能解决方案：

totalsrdd = [((2, 16),[[1,2,3,...,36],[2,2,3,...,36]]),((2,17),[[1,2,3,...,36]]),...]

newrdd = []
for key, _list in totalsrdd:
    averages = []
    for i in range(36):
        averages.append(sum([_l[i] for _l in _list]) / 36 * len(_list))
    newrdd.append((key, averages))

Answer 2

快速而肮脏的解决方案，可以提供您描述的行为。

我仍然会考虑使用字典

import numpy as np
for entry in totalsrdd:
    sum = np.zeros(36)
    for ls in entry[1]:
        sum = np.add(sum, ls)
    sum = np.divide(sum, len(entry[1]) * 36)
    entry[1] = sum

火花＆amp; Python 2.7 - 复杂的数据结构 - GroupByKey

2 个答案: