关于人工智能:大数据开发Pandas转spark无痛指南⛵

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Pandas 灵便弱小，是数据分析必备工具库！但解决大型数据集时，需过渡到 PySpark 才能够施展并行计算的劣势。本文总结了 Pandas 与 PySpark 的外围性能代码段，把握即可丝滑切换。

💡 作者：韩信子 @ShowMeAI
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Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都相熟的工具库，它灵便且弱小具备丰盛的性能，但在解决大型数据集时，它是十分受限的。

这种状况下，咱们会过渡到 PySpark，联合 Spark 生态弱小的大数据处理能力，充分利用多机器并行的计算能力，能够减速计算。不过 PySpark 的语法和 Pandas 差别也比拟大，很多开发人员会感觉这很让人头大。

在本篇内容中，ShowMeAI 将对最外围的数据处理和剖析性能，梳理 PySpark 和 Pandas 绝对应的代码片段，以便大家能够无痛地实现 Pandas 到大数据 PySpark 的转换😉

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在应用具体性能之前，咱们须要先导入所需的库：

# pandas vs pyspark，工具库导入
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F

PySpark 所有性能的入口点是 SparkSession 类。通过 SparkSession 实例，您能够创立 spark dataframe、利用各种转换、读取和写入文件等，上面是定义 SparkSession 的代码模板：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName('SparkByExamples.com')\
.getOrCreate()

在 Pandas 和 PySpark 中，咱们最不便的数据承载数据结构都是 dataframe，它们的定义有一些不同，咱们来比照一下看看：

columns = ["employee","department","state","salary","age"]
data = [("Alain","Sales","Paris",60000,34),
        ("Ahmed","Sales","Lyon",80000,45),
        ("Ines","Sales","Nice",55000,30),
        ("Fatima","Finance","Paris",90000,28),
        ("Marie","Finance","Nantes",100000,40)]

创立 DataFrame 的 Pandas 语法如下：

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
# 查看头 2 行
df.head(2)

创立 DataFrame 的 PySpark 语法如下：

df = spark.createDataFrame(data).toDF(*columns)
# 查看头 2 行
df.limit(2).show()

Pandas 指定字段数据类型的办法如下：

types_dict = {"employee": pd.Series([r[0] for r in data], dtype='str'),
    "department": pd.Series([r[1] for r in data], dtype='str'),
    "state": pd.Series([r[2] for r in data], dtype='str'),
    "salary": pd.Series([r[3] for r in data], dtype='int'),
    "age": pd.Series([r[4] for r in data], dtype='int')
}

df = pd.DataFrame(types_dict)

Pandas 能够通过如下代码来查看数据类型：

df.dtypes

PySpark 指定字段数据类型的办法如下：

from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType

schema = StructType([ \
    StructField("employee",StringType(),True), \
    StructField("department",StringType(),True), \
    StructField("state",StringType(),True), \
    StructField("salary", IntegerType(), True), \
    StructField("age", IntegerType(), True) \
  ])

df = spark.createDataFrame(data=data,schema=schema)

PySpark 能够通过如下代码来查看数据类型：

df.dtypes
# 查看数据类型 
df.printSchema()

Pandas 和 PySpark 中的读写文件形式十分类似。具体语法比照如下：

df = pd.read_csv(path, sep=';', header=True)
df.to_csv(path, ';', index=False)

df = spark.read.csv(path, sep=';')
df.coalesce(n).write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')

PySpark 中能够指定要分区的列：

df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')

能够通过下面所有代码行中的 parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格局，例如 parquet 格局

在 Pandas 中抉择某些列是这样实现的：

columns_subset = ['employee', 'salary']

df[columns_subset].head()

df.loc[:, columns_subset].head()

在 PySpark 中，咱们须要应用带有列名列表的 select 办法来进行字段抉择：

columns_subset = ['employee', 'salary']

df.select(columns_subset).show(5)

Pandas 能够应用 iloc对行进行筛选：

# 头 2 行
df.iloc[:2].head()

在 Spark 中，能够像这样抉择前 n 行：

df.take(2).head()
# 或者
df.limit(2).head()

留神：应用 spark 时，数据可能散布在不同的计算节点上，因而“第一行”可能会随着运行而变动。

Pandas 中依据特定条件过滤数据 / 抉择数据的语法如下：

# First method
flt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] == 'Paris')
filtered_df = df[flt]

# Second Method: Using query which is generally faster
filtered_df = df.query('(salary >= 90_000) and (state =="Paris")')
# Or
target_state = "Paris"
filtered_df = df.query('(salary >= 90_000) and (state == @target_state)')

在 Spark 中，应用 filter办法或执行 SQL 进行数据抉择。语法如下：

# 办法 1：基于 filter 进行数据抉择
filtered_df = df.filter((F.col('salary') >= 90_000) & (F.col('state') == 'Paris'))

# 或者
filtered_df = df.filter(F.expr('(salary >= 90000) and (state =="Paris")'))

# 办法 2：基于 SQL 进行数据抉择
df.createOrReplaceTempView("people")

filtered_df = spark.sql("""
SELECT * FROM people
WHERE (salary >= 90000) and (state == "Paris")
""")

在 Pandas 中，有几种增加列的办法：

seniority = [3, 5, 2, 4, 10]
# 办法 1
df['seniority'] = seniority

# 办法 2
df.insert(2, "seniority", seniority, True)

在 PySpark 中有一个特定的办法 withColumn 可用于增加列：

seniority = [3, 5, 2, 4, 10]
df = df.withColumn('seniority', seniority)

# pandas 拼接 2 个 dataframe
df_to_add = pd.DataFrame(data=[("Robert","Advertisement","Paris",55000,27)], columns=columns)
df = pd.concat([df, df_to_add], ignore_index = True)

# PySpark 拼接 2 个 dataframe
df_to_add = spark.createDataFrame([("Robert","Advertisement","Paris",55000,27)]).toDF(*columns)
df = df.union(df_to_add)

# pandas 拼接多个 dataframe
dfs = [df, df1, df2,...,dfn]
df = pd.concat(dfs, ignore_index = True)

PySpark 中 unionAll 办法只能用来连贯两个 dataframe。咱们应用 reduce 办法配合 unionAll 来实现多个 dataframe 拼接:

# pyspark 拼接多个 dataframe
from functools import reduce
from pyspark.sql import DataFrame

def unionAll(*dfs):
    return reduce(DataFrame.unionAll, dfs)

dfs = [df, df1, df2,...,dfn]
df = unionAll(*dfs)

Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的办法，能够轻松对下列统计值进行统计计算：

列元素的计数
列元素的平均值
最大值
最小值
标准差
三个分位数：25%、50% 和 75%

Pandas 和 PySpark 计算这些统计值的办法很相似，如下：

df.summary()
#或者
df.describe()

Pandas 和 PySpark 分组聚合的操作也是十分相似的：

df.groupby('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'})

df.groupBy('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'})

然而，最终显示的后果须要一些调整能力统一。

在 Pandas 中，要分组的列会主动成为索引，如下所示：

要将其作为列复原，咱们须要利用 reset_index办法：

df.groupby('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'}).reset_index()

在 PySpark 中，列名会在后果 dataframe 中被重命名，如下所示：

要复原列名，能够像上面这样应用别名办法：

df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias('salary'), F.mean('age').alias('age'))

在数据处理中，咱们常常要进行数据变换，最常见的是要对「字段 / 列」利用特定转换，在 Pandas 中咱们能够轻松基于 apply 函数实现，但在 PySpark 中咱们能够应用udf（用户定义的函数）封装咱们须要实现的变换的 Python 函数。

例如，咱们对 salary 字段进行解决，如果工资低于 60000，咱们须要减少工资 15%，如果超过 60000，咱们须要减少 5%。

Pandas 中的语法如下：

df['new_salary'] = df['salary'].apply(lambda x: x*1.15 if x<= 60000 else x*1.05)

PySpark 中的等价操作下：

from pyspark.sql.types import FloatType

df.withColumn('new_salary', F.udf(lambda x: x*1.15 if x<= 60000 else x*1.05, FloatType())('salary'))

⚠️ 请留神，udf办法须要明确指定数据类型（在咱们的例子中为 FloatType）

本篇内容中，ShowMeAI 给大家总结了 Pandas 和 PySpark 对应的性能操作细节，咱们能够看到 Pandas 和 PySpark 的语法有很多相似之处，然而要留神一些细节差别。

另外，大家还是要基于场景进行适合的工具抉择：

在解决大型数据集时，应用 PySpark 能够为您提供很大的劣势，因为它容许并行计算。
如果您正在应用的数据集很小，那么应用 Pandas 会很快和灵便。

📘 图解数据分析：从入门到精通系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/33
📘 图解大数据技术：从入门到精通系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/84
📘 图解机器学习算法：从入门到精通系列教程：https://www.showmeai.tech/tutorials/34
📘 数据迷信工具库速查表 | Spark RDD 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/106
📘 数据迷信工具库速查表 | Spark SQL 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/107

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🌍 机器学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41
🌍 深度学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42
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正文完

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💡 导入工具库

💡 创立 dataframe

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 指定列类型

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 读写文件

💦 Pandas

💦 PySpark

留神 ①

留神 ②

💡 数据抉择 – 列

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 数据抉择 – 行

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 条件抉择

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 增加字段

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 dataframe 拼接

💦 2 个 dataframe – pandas

💦 2 个 dataframe – PySpark

💦 多个 dataframe – pandas

💦 多个 dataframe – PySpark

💡 简略统计

💦 Pandas & PySpark

💡 数据分组聚合统计

💦 Pandas

💦 PySpark

💡 数据转换

💦 Pandas

💦 Pyspark

💡 总结

参考资料

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