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这篇文章主要为大家展示了“Spark 3.0中pandas支持及其与DataFrame相互转换的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Spark 3.0中pandas支持及其与DataFrame相互转换的示例分析”这篇文章吧。
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pandas是python用户广泛使用的数据分析库，Spark 3.0已经能较好滴支持pandas接口，从而弥补pandas不能跨机进行大数据处理的不足。pandas还能够与Spark原来的DataFrame相互转换，方便Spark和Python的库相互调用。
Koalas（https://koalas.readthedocs.io/en/latest/）项目使数据科学家在处理大数据时能够更有效率，通过在Spark的上层实现一套pandas DataFrame API。pandas 是python数据处理事实上的标准，而Spark是大数据处理的事实上的标准。通过Koalas，可以：
通过 Spark 立即提升大数据处理生产力，如果熟悉pandas不用学习任何新的知识。
在pandas (tests, smaller datasets) 和 Spark (distributed datasets)只需要一套数据分析代码，方便从研究环境扩展到生产环节。
Koalas要求PySpark，需要首先安装PySpark。
Koalas安装的多种方式包括：
Conda
PyPI
Installation from source
安装PySpark，可以使用：
Installation with the official release channel
Conda
PyPI
Installation from source
建议Python 3.5 及以上版本。
通过 Conda 安装
首先需要安装 Conda ，然后创建一个conda环境。如下：
conda create --name koalas-dev-env
将创建一个只有 Python的最小环境，激活当前环境：
conda activate koalas-dev-env
安装 Koalas：
conda install -c conda-forge koalas
安装Koalas的特定版本：
conda install -c conda-forge koalas=0.19.0
从 PyPI 安装
Koalas 可以使用 pip 从 PyPI 安装：
pip install koalas
从源码安装
查看 Contribution Guide 获得更多指南。
采用官方频道安装：
安装PySpark，从 the official release channel 下载。下载后，解包：
tar xzvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz
设置 SPARK_HOME 环境变量：
cd spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 export SPARK_HOME=`pwd`
确保 PYTHONPATH 可以被 PySpark 和 Py4J找到，在 $SPARK_HOME/python/lib：
export PYTHONPATH=$(ZIPS=("$SPARK_HOME"/python/lib/*.zip); IFS=:; echo "${ZIPS[*]}"):$PYTHONPATH从Conda安装：
PySpark 也可以从 Conda 安装：
conda install -c conda-forge pyspark
从PyPI安装：
PySpark 可以从 PyPI 安装：
pip install pyspark
首先，import Koalas 如下：
import pandas as pdimport numpy as npimport databricks.koalas as ksfrom pyspark.sql import SparkSession
创建 Koalas Series，创建一个整数序列值：
s = ks.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
s
0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64
创建 Koalas DataFrame，导入词典对象，转为一个序列：
kdf = ks.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b': [100, 200, 300, 400, 500, 600], 'c': ["one", "two", "three", "four", "five", "six"]},index=[10, 20, 30, 40, 50, 60])kdf
| a | b | c | |
|---|---|---|---|
| 10 | 1 | 100 | one |
| 20 | 2 | 200 | two |
| 30 | 3 | 300 | three |
| 40 | 4 | 400 | four |
| 50 | 5 | 500 | five |
| 60 | 6 | 600 | six |
创建 pandas DataFrame，导入 numpy array，带datetime index 和 labeled columns：
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)dates
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-05', '2013-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
pdf = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2013-01-01 | -0.407291 | 0.066551 | -0.073149 | 0.648219 |
| 2013-01-02 | -0.848735 | 0.437277 | 0.632657 | 0.312861 |
| 2013-01-03 | -0.415537 | -1.787072 | 0.242221 | 0.125543 |
| 2013-01-04 | -1.637271 | 1.134810 | 0.282532 | 0.133995 |
| 2013-01-05 | -1.230477 | -1.925734 | 0.736288 | -0.547677 |
| 2013-01-06 | 1.092894 | -1.071281 | 0.318752 | -0.477591 |
现在，把pandas DataFrame 转为 Koalas DataFrame：
kdf = ks.from_pandas(pdf)
type(kdf)
databricks.koalas.frame.DataFrame
看起来与 pandas DataFrame几乎一样。
更多例程：https://koalas.readthedocs.io/en/latest/getting_started/10min.html
pandas与dataframe、koalas都可以相互转换。注意pandas与dataframe的转换效率较低，而且pandas原生接口是单机的，建议使用Koalas。
from pyspark.sql import SparkSession# 初始化spark会话spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)
import pandas as pdpandas_df = spark_df.toPandas()
由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，所以参考breeze_lsw改成分布式版本：
import pandas as pddef _map_to_pandas(rdds):return [pd.DataFrame(list(rdds))] def topas(df, n_partitions=None):if n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions) df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect() df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columnsreturn df_pand pandas_df = topas(spark_df)
以上是“Spark 3.0中pandas支持及其与DataFrame相互转换的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
