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Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL基于大数据的前列腺患者风险数据可视化分析系统-图片展示基于大数据的前列腺患者风险数据可视化分析系统-代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportfunctionsasFfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer,VectorAssembler,ChiSqSelectorfrompyspark.ml.statimportChiSquareTest sparkSparkSession.builder.appName(ProstateRiskAnalysis).getOrCreate()# 假设df是已经加载好的Spark DataFrame# df spark.read.csv(...)# 核心功能1: 年龄分布与风险等级关系分析defanalyze_age_risk_distribution(df):# 使用when函数创建年龄段分组df_with_age_groupdf.withColumn(age_group,F.when((F.col(age)30)(F.col(age)40),30-40岁).when((F.col(age)41)(F.col(age)50),41-50岁).when((F.col(age)51)(F.col(age)60),51-60岁).when((F.col(age)61)(F.col(age)70),61-70岁).when((F.col(age)71)(F.col(age)80),71-80岁).otherwise(其他年龄段))# 按年龄段和风险等级分组统计人数age_risk_countsdf_with_age_group.groupBy(age_group,risk_level).count()# 计算每个年龄段内不同风险等级的占比age_totalage_risk_counts.groupBy(age_group).agg(F.sum(count).alias(total_count))# 关联总人数并计算比例result_dfage_risk_counts.join(age_total,age_group).withColumn(percentage,F.round((F.col(count)/F.col(total_count))*100,2)).orderBy(age_group,risk_level)returnresult_df.select(age_group,risk_level,count,percentage)# 核心功能2: 生活方式综合评分分析defcalculate_lifestyle_score(df):# 为每个生活方式因素打分smoker_scoreF.when(df.smoker否,2).otherwise(0)alcohol_scoreF.when(df.alcohol_consumption无,2).when(df.alcohol_consumption中等,1).otherwise(0)diet_scoreF.when(df.diet_type健康饮食,2).when(df.diet_type混合饮食,1).otherwise(0)activity_scoreF.when(df.physical_activity_level高,2).when(df.physical_activity_level中,1).otherwise(0)# 计算综合生活方式评分df_with_scoredf.withColumn(lifestyle_score,smoker_scorealcohol_scorediet_scoreactivity_score)# 将评分分档df_with_scoredf_with_score.withColumn(score_category,F.when(F.col(lifestyle_score)6,优秀).when((F.col(lifestyle_score)4)(F.col(lifestyle_score)6),良好).when((F.col(lifestyle_score)2)(F.col(lifestyle_score)4),一般).otherwise(较差))# 分析不同评分类别下的风险等级分布lifestyle_risk_analysisdf_with_score.groupBy(score_category,risk_level).count()# 计算每个评分类别内的风险等级占比score_totallifestyle_risk_analysis.groupBy(score_category).agg(F.sum(count).alias(total_in_category))final_resultlifestyle_risk_analysis.join(score_total,score_category).withColumn(risk_percentage,F.round((F.col(count)/F.col(total_in_category))*100,2)).orderBy(score_category,F.desc(risk_level))returnfinal_result.select(score_category,risk_level,risk_percentage)# 核心功能3: 风险因子重要性权重分析 (使用卡方检验)defanalyze_feature_importance_with_chisq(df):# 选择用于分析的分类特征列categorical_cols[bmi_category,smoker,alcohol_consumption,diet_type,physical_activity_level,mental_stress_level]# 将字符串类型的标签列转换为数值索引label_indexerStringIndexer(inputColrisk_level,outputCollabel)df_indexedlabel_indexer.fit(df).transform(df)# 为每个特征列创建索引器indexers[StringIndexer(inputColc,outputColc_idx).fit(df_indexed)forcincategorical_cols]# 应用所有索引器df_finaldf_indexedforindexerinindexers:df_finalindexer.transform(df_final)# 创建特征向量indexed_cols[c_idxforcincategorical_cols]assemblerVectorAssembler(inputColsindexed_cols,outputColfeatures)df_assembledassembler.transform(df_final)# 执行卡方检验chi_sq_resultChiSquareTest.test(df_assembled,features,label).head()# 提取p-valuesp值越小特征越重要p_valueschi_sq_result.pValues.toArray()# 创建结果DataFramefeature_importance_dfspark.createDataFrame(zip(indexed_cols,p_values),[feature,p_value])# 按p值升序排列得到重要性排序ranked_featuresfeature_importance_df.orderBy(F.asc(p_value))returnranked_features.withColumn(importance_rank,F.row_number().over(Window.orderBy(F.asc(p_value))))基于大数据的前列腺患者风险数据可视化分析系统-结语 欢迎点赞 收藏 ⭐ 评论 精选专栏推荐 欢迎订阅关注大数据实战项目PHP|C#.NET|Golang实战项目微信小程序|安卓实战项目Python实战项目Java实战项目 ↓↓主页获取源码联系↓↓