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Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

这种情况下，我们会过渡到 PySpark，结合 Spark 生态强大的大数据处理能力，充分利用多机器并行的计算能力，可以加速计算。不过 PySpark 的语法和 Pandas 差异也比较大，很多开发人员会感觉这很让人头大。

在本篇内容中， ShowMeAI 将对最核心的数据处理和分析功能，梳理 PySpark 和 Pandas 相对应的代码片段，以便大家可以无痛地完成 Pandas 到大数据 PySpark 的转换?

大数据处理分析及机器学习建模相关知识，ShowMeAI制作了详细的教程与工具速查手册，大家可以通过如下内容展开学习或者回顾相关知识。

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? 导入工具库

在使用具体功能之前，我们需要先导入所需的库：

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

PySpark 所有功能的入口点是 SparkSession 类。通过 SparkSession 实例，您可以创建spark dataframe、应用各种转换、读取和写入文件等，下面是定义 SparkSession的代码模板：

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

? 创建 dataframe

在 Pandas 和 PySpark 中，我们最方便的数据承载数据结构都是 dataframe，它们的定义有一些不同，我们来对比一下看看：

? Pandas

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)]

创建DataFrame的 Pandas 语法如下：

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

? PySpark

创建DataFrame的 PySpark 语法如下：

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

? 指定列类型

? Pandas

Pandas 指定字段数据类型的方法如下：

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 可以通过如下代码来检查数据类型：

df.dtypes

? PySpark

PySpark 指定字段数据类型的方法如下：

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 可以通过如下代码来检查数据类型：

df.dtypes
# 查看数据类型 
df.printSchema() 

? 读写文件

Pandas 和 PySpark 中的读写文件方式非常相似。 具体语法对比如下：

? Pandas

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

? PySpark

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

注意 ①

PySpark 中可以指定要分区的列：

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

注意 ②

可以通过上面所有代码行中的 parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格式，例如 parquet 格式

? 数据选择 - 列

? Pandas

在 Pandas 中选择某些列是这样完成的：

columns_subset = ['employee', 'salary']

df[columns_subset].head()

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

? PySpark

在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的 select 方法来进行字段选择：

columns_subset = ['employee', 'salary']

df.select(columns_subset).show(5)

? 数据选择 - 行

? Pandas

Pandas可以使用 iloc对行进行筛选：

# 头2行
df.iloc[:2].head()

? PySpark

在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：

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

注意：使用 spark 时，数据可能分布在不同的计算节点上，因此“第一行”可能会随着运行而变化。

? 条件选择

? Pandas

Pandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：

# 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)')

? PySpark

在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。 语法如下：

# 方法1：基于filter进行数据选择
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")'))

# 方法2：基于SQL进行数据选择
df.createOrReplaceTempView("people")

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

? 添加字段

? Pandas

在 Pandas 中，有几种添加列的方法：

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

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

? PySpark

在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列：

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

? dataframe拼接

? 2个dataframe - pandas

# 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)

? 2个dataframe - PySpark

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

? 多个dataframe - pandas

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

? 多个dataframe - PySpark

PySpark 中 unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe。我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 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)

? 简单统计

Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以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 计算这些统计值的方法很类似，如下：

? Pandas & PySpark

df.summary()
#或者
df.describe()

? 数据分组聚合统计

Pandas 和 PySpark 分组聚合的操作也是非常类似的：

? Pandas

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

? PySpark

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

但是，最终显示的结果需要一些调整才能一致。

在 Pandas 中，要分组的列会自动成为索引，如下所示：

要将其作为列恢复，我们需要应用 reset_index方法：

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

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

要恢复列名，可以像下面这样使用别名方法：

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

? 数据转换

在数据处理中，我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python函数。

例如，我们对salary字段进行处理，如果工资低于 60000，我们需要增加工资 15%，如果超过 60000，我们需要增加 5%。

? Pandas

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

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'))

⚠️ 请注意， udf方法需要明确指定数据类型（在我们的例子中为 FloatType）

? 总结

本篇内容中， ShowMeAI 给大家总结了Pandas和PySpark对应的功能操作细节，我们可以看到Pandas和PySpark的语法有很多相似之处，但是要注意一些细节差异。

另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：

• 在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。
• 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

参考资料

• ? 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
• ? 数据科学工具库速查表 | Spark RDD 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/106
• ? 数据科学工具库速查表 | Spark SQL 速查表：https://www.showmeai.tech/article-detail/107

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• ? 数据分析实战系列 ：https://www.showmeai.tech/tutorials/40
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• ? 深度学习数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42
• ? TensorFlow数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/43
• ? PyTorch数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/44
• ? NLP实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45
• ? CV实战数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46
• ? AI 面试题库系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/48