Spark与Pandas中DataFrame对比(详细)

大数据与分布式 fireling 2104℃
Pandas Spark
工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism
不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈
分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上。以处理in-memory数据的方式处理distributed数据。
支持Hadoop,能处理大量数据
延迟机制 not lazy-evaluated lazy-evaluated
内存缓存 单机缓存 persist() or cache()将转换的RDDs保存在内存
DataFrame可变性 Pandas中DataFrame是可变的 Spark中RDDs是不可变的,因此DataFrame也是不可变的
创建 从spark_df转换:pandas_df = spark_df.toPandas() 从pandas_df转换:spark_df = SQLContext.createDataFrame(pandas_df)
另外,createDataFrame支持从list转换spark_df,其中list元素可以为tuple,dict,rdd
list,dict,ndarray转换 已有的RDDs转换
CSV数据集读取 结构化数据文件读取
HDF5读取 JSON数据集读取
EXCEL读取 Hive表读取
外部数据库读取
index索引 自动创建 没有index索引,若需要需要额外创建该列
行结构 Series结构,属于Pandas DataFrame结构 Row结构,属于Spark DataFrame结构
列结构 Series结构,属于Pandas DataFrame结构 Column结构,属于Spark DataFrame结构,如:DataFrame[name: string]
列名称 不允许重名 允许重名
修改列名采用alias方法
列添加 df[“xx”] = 0 df.withColumn(“xx”, 0).show() 会报错
from pyspark.sql import functions
df.withColumn(“xx”, functions.lit(0)).show()
列修改 原来有df[“xx”]列,df[“xx”] = 1 原来有df[“xx”]列,df.withColumn(“xx”, 1).show()
显示 df 不输出具体内容,输出具体内容用show方法
输出形式:DataFrame[age: bigint, name: string]
df 输出具体内容 df.show() 输出具体内容
没有树结构输出形式 以树的形式打印概要:df.printSchema()
df.collect()
排序 df.sort_index() 按轴进行排序
df.sort() 在列中按值进行排序 df.sort() 在列中按值进行排序
选择或切片 df.name 输出具体内容 df[] 不输出具体内容,输出具体内容用show方法
df[“name”] 不输出具体内容,输出具体内容用show方法
df[] 输出具体内容,
df[“name”] 输出具体内容
df.select() 选择一列或多列
df.select(“name”)
切片 df.select(df[‘name’], df[‘age’]+1)
df[0]
df.ix[0]
df.first()
df.head(2) df.head(2)或者df.take(2)
df.tail(2)
切片 df.ix[:3]或者df.ix[:”xx”]或者df[:”xx”]
df.loc[] 通过标签进行选择
df.iloc[] 通过位置进行选择
过滤 df[df[‘age’]>21] df.filter(df[‘age’]>21) 或者 df.where(df[‘age’]>21)
整合 df.groupby(“age”)
df.groupby(“A”).avg(“B”)
df.groupBy(“age”)
df.groupBy(“A”).avg(“B”).show() 应用单个函数
from pyspark.sql import functions
df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show() 应用多个函数
统计 df.count() 输出每一列的非空行数 df.count() 输出总行数
df.describe() 描述某些列的count, mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max df.describe() 描述某些列的count, mean, stddev, min, max
合并 Pandas下有concat方法,支持轴向合并
Pandas下有merge方法,支持多列合并
同名列自动添加后缀,对应键仅保留一份副本
Spark下有join方法即df.join()
同名列不自动添加后缀,只有键值完全匹配才保留一份副本
df.join() 支持多列合并
df.append() 支持多行合并
缺失数据处理 对缺失数据自动添加NaNs 不自动添加NaNs,且不抛出错误
fillna函数:df.fillna() fillna函数:df.na.fill()
dropna函数:df.dropna() dropna函数:df.na.drop()
SQL语句 import sqlite3
pd.read_sql(“SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19”)
表格注册:把DataFrame结构注册成SQL语句使用类型
df.registerTempTable(“people”) 或者 sqlContext.registerDataFrameAsTable(df, “people”)
sqlContext.sql(“SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19”)
功能注册:把函数注册成SQL语句使用类型
sqlContext.registerFunction(“stringLengthString”, lambda x: len(x))
sqlContext.sql(“SELECT stringLengthString(‘test’)”)
两者互相转换 pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)
函数应用 df.apply(f)将df的每一列应用函数f df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f) 将df的每一列应用函数f
df.foreachPartition(f) 或者 df.rdd.foreachPartition(f) 将df的每一块应用函数f
map-reduce操作 map(func, list),reduce(func, list) 返回类型seq df.map(func),df.reduce(func) 返回类型seqRDDs
diff操作 有diff操作,处理时间序列数据(Pandas会对比当前行与上一行) 没有diff操作(Spark的上下行是相互独立,分布式存储的)

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