对比Pandas，学习PySpark大数据处理-pandas数据处理

常有优势的技能。如果你已经熟悉运用 Python 和 pandas 做常规数据处理，并且想学习处理大数据，那么熟悉 PySpark，并将用其做数据处理，将会是一个不错的开始。PySpark是一种适用于 Apache Spark 的 Python API，一种流行的大数据开源数据处理引擎。

本文的前提是，假设读者在 Python 中熟练使用 pandas 操作数据。

数据集

从导包开始。在 PySpark 中，需要创建一个 Spark 会话 SparkSession。创建 Spark 会话后，可以从以下位置访问 Spark Web 用户界面 (Web UI)：http://localhost:4040/。下面定义的应用程序名称appName为“PyDataStudio”，将显示为 Web UI 右上角的应用程序名称。本文将不会使用 Web UI，但是，如果您有兴趣了解更多信息，请查看官方文档[1]。

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('PyDataStudio').getOrCreate()

我们将在这篇文章中使用企鹅数据集[2]。使用下面的脚本，我们将penguins.csv数据的修改版本保存在工作目录中。

from seaborn import load_dataset
(load_dataset('penguins')
    .drop(columns=['bill_length_mm', 'bill_depth_mm'])
    .rename(columns={'flipper_length_mm': 'flipper',
                     'body_mass_g': 'mass'})
    .to_csv('penguins.csv', index=False))

看一下两个库之间的语法比较。为了简洁，我们仅保留显示 PySpark 输出。

基本使用

两个库的数据对象都称为 DataFrame：pandas DataFrame vs PySpark DataFrame。

导入数据并检查其形状

# pandas 
df = pd.read_csv('penguins.csv') 
df.shape
# PySpark 
df = spark.read.csv('penguins.csv', header=True, inferSchema=True) 
df.count(), len(df.columns)

(344, 5)

使用 PySpark 导入数据时，指定header=True数据类型用第一行作标题，并设置inferSchema=True。可以尝试不使用这些选项导入并检查 DataFrame 及其数据类型（类似于 pandas 使用df.dtype 检查 PySpark DataFrames 的数据类型）。

与 pandas DataFrame 不同，PySpark DataFrame 没有像.shape可以直接查看数据的形状。所以要得到数据形状，我们分别求行数和列数。

检查有关数据的高级信息

# pandas
df.info()
# PySpark 
df.printSchema()

root
 |-- species: string (nullable = true)
 |-- island: string (nullable = true)
 |-- flipper: double (nullable = true)
 |-- mass: double (nullable = true)
 |-- sex: string (nullable = true)

虽然此方法不会提供与df.info()相同的输出，但它是最接近的内置方法之一。

查看数据的前几行

# pandas
df.head()
# PySpark 
df.show(5)

+-------+---------+-------+------+------+
|species|   island|flipper|  mass|   sex|
+-------+---------+-------+------+------+
| Adelie|Torgersen|  181.0|3750.0|  Male|
| Adelie|Torgersen|  186.0|3800.0|Female|
| Adelie|Torgersen|  195.0|3250.0|Female|
| Adelie|Torgersen|   null|  null|  null|
| Adelie|Torgersen|  193.0|3450.0|Female|
+-------+---------+-------+------+------+
only showing top 5 rows

默认情况下，df.show()默认显示前 20 行。PySpark DataFrame 实际上有一个名为.head()的方法，可以查看前几行的数据，并以row对象形式打印出。运行df.head(5)提供如下输出：

df.head(5)

.show()方法的输出更简洁，因此在查看数据集的top行时用.show()。

选择列

# pandas 
df[['island', 'mass']].head(3)
# PySpark 
df[['island', 'mass']].show(3)

+---------+------+
|   island|  mass|
+---------+------+
|Torgersen|3750.0|
|Torgersen|3800.0|
|Torgersen|3250.0|
+---------+------+
only showing top 3 rows

虽然可以在这里使用的是类似于 pandas 的语法，而在 PySpark 中默认使用如下代码片段所示的方法选择列：

df.select('island', 'mass').show(3) 
df.select(['island', 'mass']).show(3)

过滤

根据条件过滤数据

# pandas 
df[df['species']=='Gentoo'].head()
# PySpark 
df[df['species']=='Gentoo'].show(5)

+-------+------+-------+------+------+
|species|island|flipper|  mass|   sex|
+-------+------+-------+------+------+
| Gentoo|Biscoe|  211.0|4500.0|Female|
| Gentoo|Biscoe|  230.0|5700.0|  Male|
| Gentoo|Biscoe|  210.0|4450.0|Female|
| Gentoo|Biscoe|  218.0|5700.0|  Male|
| Gentoo|Biscoe|  215.0|5400.0|  Male|
+-------+------+-------+------+------+
only showing top 5 rows

两个库之间的语法几乎相同。要获得相同的输出，还可以使用：

df.filter(df['species']=='Gentoo').show(5) df.filter("species=='Gentoo'").show(5)

下面显示了一些常见的过滤器比较：

# pandas 
df[df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].head() 
df[df['species'].str.match('G.')] .head() 
df[df['flipper'].between(225,229)].head() 
df[df['mass'].isnull()].head()1b df.loc[df['species']!='Gentoo'].head() 
df[~df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].head() 
df[-df['species'].str.match('G.')].head() 
df[~df['flipper'].between(225,229)].head() 
df[df['mass'].notnull()].head()6 df[(df['mass']<3400) & (df['sex']=='Male')].head() 
df[(df['mass']<3400) | (df['sex']=='Male')].head()

# PySpark 
df[df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].show(5) 
df[df['species'].rlike('G.')].show(5) 
df[df['flipper'].between(225,229)].show(5) 
df[df['mass'].isNull()].show(5)1b df[df['species']!='Gentoo'].show(5) 
df[~df['species'].isin(['Chinstrap', 'Gentoo'])].show(5) 
df[~df['species'].rlike('G.')].show(5) 
df[~df['flipper'].between(225,229)].show(5) 
df[df['mass'].isNotNull()].show(5)
df[(df['mass']<3400) & (df['sex']=='Male')].show(5) 
df[(df['mass']<3400) |(df[ 'sex']=='Male')].show(5)

虽然~和-在 pandas 中都可以作为否定，但在 PySpark 中仅有~能作为有效的否定。

排序

对数据进行排序并检查mass最小的 5 行：

# pandas 
df.nsmallest(5, 'mass')
# PySpark 
df[df['mass'].isNotNull()].orderBy('mass').show(5)

+---------+------+-------+------+------+
|  species|island|flipper|  mass|   sex|
+---------+------+-------+------+------+
|Chinstrap| Dream|  192.0|2700.0|Female|
|   Adelie|Biscoe|  184.0|2850.0|Female|
|   Adelie|Biscoe|  181.0|2850.0|Female|
|   Adelie|Biscoe|  187.0|2900.0|Female|
|   Adelie| Dream|  178.0|2900.0|Female|
+---------+------+-------+------+------+
only showing top 5 rows

Pandas的.nsmallest()和.nlargest()方法会自动排除缺失值。而 PySpark 没有等效的方法。为了获得相同的输出，首先过滤掉缺失mass的行，然后对数据进行排序并查看前 5 行。如果没有删除数据，可以简写为：

df.orderBy(‘mass’).show(5).sort()

代替的另一种排序方式.orderBy()：

# pandas 
df.nlargest(5, 'mass')
# PySpark 
df.sort('mass', ascending=False).show(5)

+-------+------+-------+------+----+
|species|island|flipper|  mass| sex|
+-------+------+-------+------+----+
| Gentoo|Biscoe|  221.0|6300.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  230.0|6050.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  220.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  222.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  229.0|5950.0|Male|
+-------+------+-------+------+----+
only showing top 5 rows

这些语法的变体也是等效的：

df.sort(df['mass'].desc()).show(5) 
df.orderBy('mass', ascending=False).show(5) 
df.orderBy(df['mass'].desc( )).show(5)

按多列排序，如下所示：

# pandas 
df.sort_values(['mass', 'flipper'], ascending=False).head()
# PySpark 
df.orderBy(['mass', 'flipper'], ascending=False).show(5)

+-------+------+-------+------+----+
|species|island|flipper|  mass| sex|
+-------+------+-------+------+----+
| Gentoo|Biscoe|  221.0|6300.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  230.0|6050.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  222.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  220.0|6000.0|Male|
| Gentoo|Biscoe|  229.0|5950.0|Male|
+-------+------+-------+------+----+
only showing top 5 rows

在 PySpark 中，可以在将所有列分别传参数，而不需要写成列表的形式

df.orderBy('mass', 'flipper', ascending=False).show(5)

要按多列但按不同方向排序：

# pandas 
df.sort_values(['mass', 'flipper'], ascending=[True, False]).head()
# PySpark 
df[df['mass'].isNotNull()]\ 
  .sort('mass', 'flipper', ascending=[True, False]).show(5)

+---------+---------+-------+------+------+
|  species|   island|flipper|  mass|   sex|
+---------+---------+-------+------+------+
|Chinstrap|    Dream|  192.0|2700.0|Female|
|   Adelie|   Biscoe|  184.0|2850.0|Female|
|   Adelie|   Biscoe|  181.0|2850.0|Female|
|   Adelie|Torgersen|  188.0|2900.0|Female|
|   Adelie|   Biscoe|  187.0|2900.0|Female|
+---------+---------+-------+------+------+
only showing top 5 rows

pyspark的另一种写法

df[df['mass'].isNotNull()]\
  .orderBy(df['mass'].asc(), df['flipper'].desc()).show(5)

聚合

现在，看几个聚合数据的示例。

简单的聚合

二者方法类似：

# pandas 
df.agg({'flipper': 'mean'})
# PySpark 
df.agg({'flipper': 'mean'}).show()

+------------------+
|      avg(flipper)|
+------------------+
|200.91520467836258|
+------------------+

多个聚合

需要采用不同的方法：

# pandas 
df.agg({'flipper': ['min', 'max']})
# PySpark 
from pyspark.sql import functions as F 
df.agg(F.min('flipper'), F.max('flipper')).show()

+------------+------------+
|min(flipper)|max(flipper)|
+------------+------------+
|       172.0|       231.0|
+------------+------------+

获取唯一值

# pandas 
df['species'].unique()
# PySpark 
df.select('species').distinct().show()

+---------+
|  species|
+---------+
|   Gentoo|
|   Adelie|
|Chinstrap|
+---------+

要在列中获取多个不同的值：

# pandas 
df['species'].nunique()
# PySpark 
df.select('species').distinct().count()

按组聚合

到目前为止，PySpark 使用 camelCase 驼峰命名法来表示方法和函数。.groupBy()这也是如此。这是一个简单的按聚合分组的示例：

# pandas 
df.groupby('species')['mass'].mean()
# PySpark 
df.groupBy('species').agg({'mass': 'mean'}).show()

+---------+------------------+
|  species|         avg(mass)|
+---------+------------------+
|   Gentoo| 5076.016260162602|
|   Adelie| 3700.662251655629|
|Chinstrap|3733.0882352941176|
+---------+------------------+

这是一个聚合多个选定列的示例：

# pandas 
df.groupby('species').agg({'flipper': 'sum',
                           'mass': 'mean'})
# PySpark 
df.groupBy('species').agg({'flipper': 'sum',
                           'mass': 'mean'}).show()

+---------+------------+--------------+
|  species|sum(flipper)|     avg(mass)|
+---------+------------+--------------+
|   Gentoo|     26714.0| 5076.01626016|
|   Adelie|     28683.0| 3700.66225165|
|Chinstrap|     13316.0|3733.088235294|
+---------+------------+--------------+

如果我们不指定列，它将显示所有数字列的统计信息：

# pandas 
df.groupby('species').mean()
# PySpark 
df.groupBy('species').mean().show()

+---------+--------------+--------------+
|  species|  avg(flipper)|     avg(mass)|
+---------+--------------+--------------+
|   Gentoo| 217.186991869| 5076.01626016|
|   Adelie|189.9536423841| 3700.66225165|
|Chinstrap| 195.823529411|3733.088235294|
+---------+--------------+--------------+

也可以将.mean()替换为.avg()，即可以使用df.groupBy(‘species’).avg().show()。

以上就是本文的所有内容，希望能够帮到你对 PySpark 语法有所了解。我们注意到，在基本任务方面，这两个库之间有很多相似之处。这使得在熟悉 pandas 工作知识的人更容易开始使用 PySpark，在处理小数据分析与挖掘后，遇到大数据分析与挖掘时，也能够轻松面对。

参考资料

[1]官方文档: https://spark.apache.org/docs/latest/web-ui.html

[2]企鹅数据集: https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/penguins.csv