# Installer PySpark
!pip install pyspark
!apt-get install openjdk-8-jdk-headless -qq > /dev/nullLab 2 - Spark Dataframes
Exécutez les cellules dans l’ordre. Le premier exercice télécharge le jeu de données des transactions, puis vous pourrez le charger avec Spark.
from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql import functions as F# Initialiser SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CM3").getOrCreate()Téléchargement du dataset sur votre espace
!wget -q -O transactions_10000.csv "https://github.com/ettouilebouael/assets/raw/refs/heads/main/transactions_10000.csv"1 - Charger le jeu de données des transactions
2 - Calculer le panier moyen de chaque client
3 - Calculer la récence de chaque client
Prenez comme date de référence la date maximale du jeu de données. Pour chaque client, calculez le nombre de jours entre son dernier achat et cette date.