PySpark 创建一个DataFrame

在大数据分析中，PySpark是将流行的编程语言Python与开源大数据框架Apache Spark结合起来的堆栈。PySpark提供了一个极好的界面用于大数据分析，其中一个重要的组件就是Spark的DataFrame API。在这里，我们将为那些想要创建PySpark DataFrames的人提供一个技术指南，包括有用的技巧和现实世界的示例。

PySpark的主要优势和主要使用它的行业是什么

PySpark是Apache Spark的Python API，它是一个分布式计算框架，提供快速、可扩展和容错的数据处理。PySpark的一些主要优势包括：

可扩展性 - PySpark可以处理大型数据集，并可以轻松进行扩展，以满足不断变化的数据处理需求。
速度 - PySpark专为快速数据处理而设计，可以快速高效地处理大型数据集。
容错性 - PySpark设计为具有容错能力，这意味着在硬件或软件故障时可以恢复而不会丢失数据或损害性能。
灵活性 - PySpark可以用于各种数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习和图处理。
与其他技术的集成 - PySpark可以与各种其他技术集成，包括Hadoop、SQL和NoSQL数据库。

使用PySpark的行业包括

金融服务 - PySpark在金融服务中用于风险分析、欺诈检测和其他数据处理任务。
医疗保健 - PySpark在医疗保健中用于医学影像分析、疾病诊断和其他数据处理任务。
零售业 - PySpark在零售业中用于客户细分、销售预测和其他数据处理任务。
电信业 - PySpark在电信业中用于网络分析、通话数据分析和其他数据处理任务。

总的来说，PySpark提供了一个强大的平台用于可扩展和快速的数据处理，并可以在各种行业和应用中使用。

第1节：创建一个SparkSession

在PySpark中创建DataFrame之前，您必须首先创建一个SparkSession来与Spark进行交互。SparkSession用于创建DataFrames，将DataFrames注册为表，并执行SQL查询。

语法

from pyspark.sql import SparkSession

# create a SparkSession
spark = SparkSession.builder \
   .appName('my_app_name') \
   .config('spark.some.config.option', 'some-value') \
   .getOrCreate()

appName指定了Spark应用程序的名称。
config用于设置配置属性，例如数据存储选项。
getOrCreate将创建一个新的SparkSession，如果已经存在一个可用的，则获取一个已有的。

第2节：从CSV文件创建DataFrame

创建PySpark DataFrame最常见的方式之一是从CSV文件加载数据。为了做到这一点，您应该

语法

# load data from csv file
df = spark.read.csv('path/to/myfile.csv', header=True)

header=True 告诉Spark，CSV文件的第一行包含表头。

第3节：根据SQL查询创建DataFrame

从SQL查询结果创建DataFrame也是PySpark中的常见做法。具体操作如下：

# create a Spark DataFrame from a SQL query
df = spark.sql('SELECT * FROM my_table')

spark.sql 从一个SQL查询中创建一个DataFrame。

第4节：从RDD创建一个DataFrame

PySpark还允许您从RDD创建DataFrames。这里是一个例子−

# create a RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John"), (2, "Sarah"), (3, "Lucas")])

# create a DataFrame
df = spark.createDataFrame(rdd, ["Id", "Name"])

parallelize 从Python列表创建一个RDD。
createDataFrame 从RDD创建一个DataFrame。

第5节：操作DataFrame

一旦您创建了一个PySpark DataFrame，您通常会想要对其进行操作。以下是一些常见的操作 –

选择列

# select two columns
df.select('column1', 'column2')

数据筛选

# filter rows with a condition
df.filter(df.column1 > 100)

分组数据

# group by column1 and calculate the mean of column2
df.groupby('column1').mean('column2')

合并数据框

最终代码

# Creating a session
from pyspark.sql import SparkSession

# create a SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName('my_app_name') \
    .config('spark.some.config.option', 'some-value') \
    .getOrCreate()
# Dataframe from CSV
# load data from csv file
df = spark.read.csv('path/to/myfile.csv', header=True)

# data frame from SQL query
# create a Spark DataFrame from a SQL query
df = spark.sql('SELECT * FROM my_table')

#Dataframe from RDD
# create a RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John"), (2, "Sarah"), (3, "Lucas")])

# create a DataFrame
df = spark.createDataFrame(rdd, ["Id", "Name"])

输出

The output will be in the form a of a dataframe which can be accessed from different sources using different methods.

结论

在大数据分析中，创建PySpark的数据框(DataFrame)是一项基本技能。通过使用SparkSession，您可以使用CSV文件、SQL查询或RDD创建一个DataFrame。一旦创建了DataFrame，您可以使用各种方式对其进行操作，如选择列、过滤数据、分组数据和连接DataFrame。使用这些方法，您可以为您的数据分析需求创建定制的数据处理流程。