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独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

它是多行结构，每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。...这个方法会提供我们指定列的统计概要信息，如果没有指定列名，它会提供这个数据框对象的统计信息。 5. 查询多列 如果我们要从数据框中查询多个指定列，我们可以用select方法。 6....过滤数据（多参数） 我们可以基于多个条件（AND或OR语法）筛选我们的数据： 9. 数据排序 (OrderBy) 我们使用OrderBy方法排序数据。...PySpark数据框实例2：超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据： 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。...这里，我们将要基于Race列对数据框进行分组，然后计算各分组的行数（使用count方法），如此我们可以找出某个特定种族的记录数。 4.

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...*"提取所有列，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(age...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选

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用Spark学习矩阵分解推荐算法

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1....Spark推荐算法概述 　　　　在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。...将数据解压后，我们只使用其中的u.data文件中的评分数据。这个数据集每行有4列，分别对应用户ID，物品ID，评分和时间戳。由于我的机器比较破，在下面的例子中，我只使用了前100条数据。...： u'196\t242\t3\t881250949' 　　　　可以看到数据是用\t分开的，我们需要将每行的字符串划开，成为数组，并只取前三列，不要时间戳那一列。...RDD，但是这些数据都还是字符串，Spark需要的是若干Rating类对应的数组。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

执行查询后，过滤条件将在 Java 中的分布式 DataFrame 上进行评估，无需对 Python 进行任何回调！...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。

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Spark Extracting,transforming,selecting features

假设我们有下面这个DataFrame，两列为id和texts： id texts 0 Array("a", "b", "c") 1 Array("a", "b", "b", "c", "a") texts中的每一行都是一个元素为字符串的数组表示的文档...the, red, baloon] 1 [Mary, had, a, little, lamb] 对raw列应用StopWordsRemover可以得到过滤后的列： id raw filtered 0...，实际就是将字符串与数字进行一一对应，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型...，它可以同时自动判断那些特征是类别型，并将其映射到类别索引上，如下： 接收类型为Vector的列，设置参数maxCategories； 基于列的唯一值数量判断哪些列需要进行类别索引化，最多有maxCategories...，类似R中的公式用于线性回归一样，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

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...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...,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...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...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。

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MLlib

Spark MLlib 简介 MapReduce对机器学习的算法编写的缺点： 反复读写磁盘 磁盘IO开销大 机器学习算法中具有大量的迭代计算，导致了MapReduce不太适合。...Spark是基于内存的计算框架，使得数据尽量不存放在磁盘上，直接在内存上进行数据的操作。 MLlib只包含能够在集群上运行良好的并行算法。...特征化工具 特征提取 转化 降维 选择工具 实现算法 MLlib实现的算法包含： 分类 回归 聚类 协同过滤 流水线 使用Spark SQL中的DF作为数据集，可以容纳各种数据类型。...DF中的列可以是： 文本 特征向量 真实和预测标签等 转换器transformer能将一个DF转换成另一个DF，增加一个标签列。...评估器estimator指的是学习算法或在训练数据上的训练方法的抽象概念，本质上就是一个算法。 参数parameter用来进行参数的设置。

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C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S...S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH **/ // 0 1 2 3 // 0 W W W W // 1 S S S S // 2 H H H H char *fun(char

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...df['age']>21) 多个条件jdbcDF .filter(“id = 1 or c1 = ‘b’” ).show() #####对null或nan数据进行过滤： from pyspark.sql.functions...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df

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PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...在下面的示例列中，“name” 数据类型是嵌套的 StructType。...在下面的示例中，列hobbies定义为 ArrayType(StringType) ，列properties定义为 MapType(StringType, StringType)，表示键和值都为字符串。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点

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盘点8个数据分析相关的Python库（实例+代码）

n行m列 ndarray.size：数组元素的总个数，相当于.shape中n×m的值 ndarray.dtype：ndarray对象的元素类型 ndarray.itemsize：ndarray对象中每个元素的大小...通过PySpark调用Spark的API，配合MLlib与ML库，可以轻松进行分布式数据挖掘。 MLlib库是Spark传统的机器学习库，目前支持4种常见的机器学习问题：分类、回归、聚类和协同过滤。...MLlib的所有算法皆基于Spark特有的RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）数据结构进行运算。...ML库相较MLlib库更新，它全面采用基于数据帧（Data Frame）的API进行操作，能够提供更为全面的机器学习算法，且支持静态类型分析，可以在编程过程中及时发现错误，而不需要等代码运行。...Python中除了包含上面介绍的库，还有其他一些常用库。下面分别进行介绍。 04 SciPy SciPy是一个开源算法库和数学工具包，它基于NumPy构建，并扩展了NumPy的功能。

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别说你会用Pandas

这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。...chunk 写入不同的文件，或者对 chunk 进行某种计算并保存结果 但使用分块读取时也要注意，不要在循环内部进行大量计算或内存密集型的操作，否则可能会消耗过多的内存或降低性能。...，这可能会将所有数据加载到单个节点的内存中，因此对于非常大的数据集可能不可行）。...PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统，可以将数据和计算分布到多个节点上，能突破你的单机内存限制。.../data.csv", header=True, inferSchema=True) # 显示数据集的前几行 df.show(5) # 对数据进行一些转换 # 例如，我们可以选择某些列

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浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换...2.3 pyspark dataframe 新增一列并赋值 http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 pyspark sdf.groupBy

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

Spark的DataFrame是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种高级抽象，类似关系型数据库的表格。...Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...而R语言的生态系统也有一些类似的库和工具，但相对来说可选择性就更少一些。 总之，选择使用哪种工具进行数据分析应该基于具体情况进行考虑。...API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

---- 大数据ETL 系列文章简介 本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战...://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java 的，所以下面我们给出...或者针对某一列进行udf 转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from...，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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利用PySpark 数据预处理（特征化）实战

模型 这次实际情况是，我手头已经有个现成的模型，基于TF开发，并且算法工程师也提供了一些表给我，有用户信息表，用户行为表。行为表已经关联了内容的文本。...把数据喂给模型，进行训练 思路整理 四个向量又分成两个部分： 用户向量部分 内容向量部分 用户向量部分由2部分组成： 根据几个用户的基础属性，他们有数值也有字符串，我们需要将他们分别表示成二进制后拼接成一个数组...第一个是pyspark的套路，import SDL的一些组件，构建一个spark session： # -*- coding: UTF-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession...# 基础信息中字符串字段需要转化为数字 binary_columns = [item + "_binary" for item in person_basic_properties_group] binary_trans...最后返回df的时候，过滤掉去胳膊少腿的行。

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如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

该数据集仅包含5,000个观察者，即订阅者，比Spark能够处理的要小很多个数量级，但使用这种大小的数据可以轻松地在笔记本电脑上试用这些工具。...其余的字段将进行公平的竞赛，来产生独立变量，这些变量与模型结合使用用来生成预测值。 要将这些数据加载到Spark DataFrame中，我们只需告诉Spark每个字段的类型。...在我们的例子中，数据集是churn_data，这是我们在上面的部分中创建的。然后我们对这些数据进行特征提取，将其转换为一组特征向量和标签。...特征向量是浮点数值的数组，表示我们的模型可用于进行预测的自变量。标签是代表我们的机器学习算法试图预测的因变量的单个浮点值。在我们这样的二元分类问题中，我们使用0.0和1.0来表示两种可能的预测结果。...在我们的例子中，我们会将输入数据中用字符串表示的类型变量，如intl_plan转化为数字，并index（索引）它们。 我们将会选择列的一个子集。

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