pandas和spark dataframe互相转换实例详解

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什么是Pandas和Spark DataFrame

• Pandas DataFrame：Pandas是一个基于Numpy的库，提供了高效的数据分析工具，其中之一就是DataFrame。 Pandas DataFrame是一个基于行和列的二维表格数据结构，每一列可以是不同的数据类型。Pandas最常用的数据结构就是DataFrame，它提供了一系列方法来操作不同类型和大小的数据集。
• Spark DataFrame: Apache Spark是一个用于大规模数据处理的分布式计算框架，它提供了基于RDD的高性能数据操作，其中最常用的是Spark DataFrame。Spark DataFrame是以逻辑数据集的形式组织的分布式数据集合，可以基于稳健的数据源如HDFS，Cassandra等进行创建、转换和操作。 Spark DataFrame旨在通过增加高级数据分析功能来扩展现有的Spark核心计算框架。

转换 Pandas DataFrame 到 Spark DataFrame

我们可以通过以下步骤将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame：

1. 先在Python中加载Pandas DataFrame并将其转成Spark DataFrame。需要使用pyspark库中的SparkSession对象。

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

df_pandas = pd.read_excel('Data.xlsx') # 加载excel文件
spark = SparkSession.builder.appName('pandasToSparkDF').getOrCreate()
df_spark = spark.createDataFrame(df_pandas) # 将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame

在这个例子中，我们先使用pandas read_excel方法读取了一个Excel文件，然后将其转换为Pandas DataFrame。接着，我们通过SparkSession对象中的createDataFrame方法将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame。

1. 我们还可以使用SparkSqlContext的read方法，将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

df_pandas = pd.read_excel('Data.xlsx')
spark = SparkSession.builder.appName('pandasToSparkDF').getOrCreate()
sqlContext = SQLContext(spark)
df_spark = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('Data.xlsx')

在这个例子中，我们使用pandas库的read_excel方法读取了一个Excel文件并将其转换为Pandas DataFrame。接着，我们使用SparkSqlContext的read方法，将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame。这里需要注意的是，我们使用的是.csv格式，需要在读取CSV文件的时候先设置header和inferSchema为true。

转换 Spark DataFrame 到 Pandas DataFrame

我们可以通过以下步骤将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('sparkToPandasDF').getOrCreate()
df_spark = spark.read.csv('Data.csv', header = True, inferSchema=True) # 加载csv文件
df_pandas = df_spark.toPandas() # 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame

在这个例子中，我们使用SparkSession对象中的read方法从CSV文件中读取一个Spark DataFrame。接着，我们使用toPandas方法将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame。

另一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('sparkToPandasDF').getOrCreate()
df_spark = spark.sql('select * from users') # 从一个SparkSQL中选择一个DataFrame
df_pandas = df_spark.toPandas() # 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame

在这个示例中，我们使用SparkSession对象执行了一个SparkSQL查询，并将结果选择为一个Spark DataFrame。接着，我们再次使用toPandas方法将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame。

完成了Spark DataFrame和Pandas DataFrame之间的转换后，我们就可以在不同的环境中使用这些数据了。