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。

1、Koalas: pandas API on Apache Spark

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。

1.1 安装指南

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

1.2 Python 支持的版本

建议Python 3.5 及以上版本。

1.3 安装 Koalas

• 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。

1.4 安装 PySpark

• 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

2、Koalas快速使用

首先，import Koalas 如下：

import pandas as pdimport numpy as npimport databricks.koalas as ksfrom pyspark.sql import SparkSession

数据对象创建

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'))

pdf

	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

3、pandas与dataframe的转换

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。

3.1 pandas的dataframe转spark的dataframe

from pyspark.sql import SparkSession# 初始化spark会话spark = SparkSession \
    .builder \
    .getOrCreate()

spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

3.2 spark的dataframe转pandas的dataframe

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！

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