pandas，polars，pyspark的df对象常见用法对比

案例背景

最近上班需要处理的都是百万，千万级的数据，pandas的性能已经不够看了（虽然它在处理数据上是真的很好用），公司都是用的polar和pyspark，我最近也学习了一些，然后写篇文章对比一下他们的常见用法。虽然他们都有数据框dataframe这个数据结构，但是具体用法还是有很多差异的。

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数据选取

都是做数据分析的，那么就用最简单的机器学习数据集波士顿房价数据集吧，演示以下常见的数据处理的用法。，然后画个图，简单机器学习一下。

pyspark自己电脑装了也用不了，要分布式的虚拟机。。我这里spark都是用公司环境跑的。和pd和pl本地跑的不一样。

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代码实现

我这里就用data1表示pandas的数据结构，data2表示polar数据结构。data3表示pyspark 的数据结构。3个数据结构的相同功能都用各种对应的语法展示。（data3用的不是波士顿房价的数据，是随便从公司sql里面找的一个数据....）

导入包：

import numpy as np
import pandas as pd
import polars as pl
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns
plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'               #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False               #显示负号

数据读取

首先是pandas的

data1=pd.read_excel('Boston.xlsx')
data1.head(2)

这个其实polar差不多：

data2=pl.read_excel('Boston.xlsx')  #要装一个什么csv2xlsx的包
data2.head(2)

pyspark也差不多，但是我读不了本地数据....一直路径不对，可能公司虚拟机里面的的pyspark 的环境不一样。

#df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

一般来说你都用pyspark了，肯定不会从本地csv读取数据，一般都是直接从sql里面掏：

pyspark里面的.head()是只展示一行数据。

一般他们都是这样show()

敏感信息打了个码。

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写入文件

#data1.to_csv(filepath)
#data2.write_csv(filepath)
#data3.write.csv(filepath,header=True)

这里就没运行了，但是是可用的，语法差不多。

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查看数据基本信息

pandas很方便的info就行

data1.info()

polar里面具有没有这个方法，见鬼，我只找到一个差不多的：

data2.schema

这个只有数据类别，没得非空值什么的信息，差评。

pyspark是这样的：

data3.printSchema()

其他的类型，变量名，数据形状，都是差不多：

print(data1.dtypes) ;print(data2.dtypes)  #类型
print(data1.shape)  ;print(data2.shape)   #形状
print(data1.columns);print(data2.columns) #列名称

pyspark是这样的：

print(data3.dtypes)
print((data3.count(), len(data3.columns)))
print(data3.columns)

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描述性统计

这是也是一样的，都是data.describe()就行

data1.describe()

data2.describe()

pyspark是这样的

data3.describe().show()

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查看缺失值和填充

pandas 的我很熟悉

print(data1.isnull().sum())
data1.fillna('2')

polars有些变化

print(data2.null_count())
data2.fill_null('2')

ps：polars填充了然后想覆盖掉原来的列还很麻烦，大概这样：

pdf_global_dev1.with_columns(pdf_global_dev1['col_name'].fill_null(0).alias('col_name'))

pyspark贼复杂

from pyspark.sql.functions import col, sum,expr,split,substring,when
data3.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in data3.columns]).show()
# 显示每列的缺失值数量

填充倒是一样的

data3.fillna(2)

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数据切片

我觉得pandas 的数据切片真的很厉害，很逻辑完善。

data1.loc[10:15,['CRIM','ZN']]

polars还没怎么用熟，不好评价

data2.slice(10, 5).select(['CRIM', 'ZN'])   ##10是开始，5是行数

这里就得提一下了，polars没有索引这个东西，所以他的切片是用开始的位置和长度来穿入参数的。太离谱了，pandas的多层索引简直是诺贝尔奖发现好不好，polars居然没得索引这个东西，虽然简化一些东西，但是很多功能都丢失了。

pyspark就更加离谱了，还需要加个辅助列表示行数才能切片。。。

from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
df_with_row_index = data3.withColumn("row_index", monotonically_increasing_id())  #新增辅助列
# 切片操作
df_with_row_index.filter((col("row_index") >= 10) & (col("row_index") <= 15)).drop("row_index").select("age", "gender").show()

可能pyspark这种对大数据处理的只会动列，不会动行，也就没得行索引这个东西，连切片都没对应的方法。

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数据筛选

语法差不多，各有优缺点吧

pandas

data1[data1['MEDV'] >49.9 ]

polars

data2.filter(data2['MEDV'] >49.9)

pyspark

data3.filter(data3.age>90).show()

选两列数据

data1[['NOX', 'RAD']]

data2.select(['NOX', 'RAD'])

data3.select("age", "gender")

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数据合并

pandas 的方法太多了：

data1.merge(pd.Series(np.random.randint(0, 10, size=len(data1)),name='new'),left_index=True, right_index=True)
## 还可以pd.concat([]),还可以直接data1['new']=

polars这个名称是真离谱啊，合并了之后名称不知道怎么给，只能重命名

##### 也是新增一列的用法
data2.with_columns(pl.Series('new1',np.random.randint(0, 10, size=len(data1)))).rename({'new1':'new'})

pyspark就是这样子加一列。

data3_with_new = data3.withColumn("new", expr("rand() * 10"))  # 使用rand()函数生成随机数列

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分组聚合

分组聚合麻烦起来很麻烦，可以写得超级复杂，咱们就简单求和试试

pandas：

data1.groupby('RAD').sum()

polars差不多

data2.groupby('RAD').sum()

pyspark的

data3.groupBy('family_role_code').count().show()

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删除缺失值

数据是没缺失值的，就随便演示一下了

#data1.dropna()
data2.drop_nulls()

spark和pandas一样

data3.dropna()

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数据排序

pandas长一些

data1.sort_values(['MEDV','B'],ascending=False)

polars短一点，且参数名称可能有点不一样

data2.sort(by=['MEDV', 'B'],descending=True)

data3.orderBy([data3.age,data3.nik_num],ascending=False).show(5)

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列名称重命名

panadas除了rename，其实还有很多方法的。

data1.rename(columns={'MEDV':'y'})

polars也有rename，但是不能传入columns，而且他也有很多别的方法

#data2.select(pl.col('MEDV').alias('10Medv'))  #挑选一行数据出来重命名
data2.select([ pl.col('NOX').alias('no'),
    pl.col('RAD').alias('yes')])   #挑选2行数据出来重命名
data2.rename({'MEDV':'y'})  #没索引这个概念，所以就不用传入形参

spark就是这样的：

data3.withColumnRenamed('kk','户口号')

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应用函数

简单的函数应该是差不多的，复杂的可以有区别，但是后面遇到再说

data1['DIS'].apply(lambda x:str(x).split('.')[0])

data2['DIS'].apply(lambda x:str(x).split('.')[0])

添加一个是否包含的虚拟变量：

pdf_global_dev1= pdf_global_dev1.with_columns(
        pl.col('rulelist').map_elements(lambda x : '1' if rule in x else '0', return_dtype=pl.Utf8).alias(f'{rule}').fill_null(0))

数值型就是这样的：

for rule in set_kind:
    # 对每一条规则，创建一个新列，如果规则在'rulelist'列中，则该列值为1，否则为0
    df_cust1 = df_cust1.with_column(
        pl.col('rulelist').apply(lambda x : 1 if rule in x else 0, return_dtype=pl.Int64).alias(f'{rule}')
    )

我顺便验证一下pyspark切换数据类型的语法，多写了几个方法函数：

这个是年龄变成字符串切片整数

data3.withColumn("age_int", split(col("age").cast("string"), "\\.").getItem(0)).show(10)   # 取age 的整数

这是将年龄和nik_num变成整型数

data3=data3.withColumn("age", col("age").cast("integer"))#.show()
data3=data3.withColumn("nik_num", col("nik_num").cast("integer"))
data3.show()

这是将户口本变成数值型数据然后+4

data3.withColumn("kk_new", col("kk").cast("double") + 4).show(8)              # 转为数值然后+1

这是 将身份证里面的2-4位切片出来（spark居然是从1开始，不是0开始，我人晕了）

data3.withColumn("nik_shi", substring(col("nik").cast("string"), 3, 2)).show()      #

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连接数据

pandas里面主要是merge函数

polars更像sql里面用join

#data1.merge(data11, on='key')
#data2.join(data22, on='key')
#data3.join(data3_with_new, data3["kk"] == data3_with_new["kk"])    
#pyspark一般用法：   #df1.join(df2, df1['col'] == df2['col'])

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删除某一列数据

两个一模一样

data1.drop(columns=['MEDV'])

data2.drop(columns=['MEDV'])

pyspark可以不用传入形参，我先增加一列，然后删除一列。

data3.withColumn('newColumn',F.lit('new')).drop('newColumn')

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相互转化

polars数据结构也可以变成pandas和numpy的

import pyarrow as pa
data2.to_pandas()  #需要安装pyarrow
#data2.to_numpy()  #也可以直接运行
data3.toPandas()

pyspark变不成numpy，但变成了pandas再变numpy也是一样的。

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链式法则

弄个复杂一点的代码段吧，来对比他们的区别

pandas的

(data1.assign(sum_B=data1['B'].sum())  # 求和的
    .assign(sorted_MEDV=data1['MEDV'].sort_values())  # 排序的
    .assign(first_name=data1['RAD'].iloc[0])  # 第一个
    .assign(Medv=data1['MEDV'].mean() * 10)  # 10倍
)[['sum_B','sorted_MEDV','first_name','Medv']].sort_values('sorted_MEDV')

polars 的：

data2.select(
    pl.sum('B'),  #求和的
    pl.col('MEDV').sort(),  #排序的
    pl.col('RAD').first().alias('first name'),  #第一个
    (pl.mean('MEDV')*10).alias('10Medv'),   #10倍
)

spark就不写了，报错弄了半天也不知道为什么。。

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数量统计

panadas我最常用的就是value_counts()的方法了吧，很方便统计一列数据每个出现的次数。

data1['RAD'].value_counts()

polars好像也一样

pyspark的对应：

#grouped_df['kk_ucnt'].value_counts()。  pandas方法
(grouped_df.groupBy('kk_ucnt')
                  .count()
                  .orderBy(F.col('count').desc()))

# grouped_df.groupby('nik_ucnt')['kk_ucnt'].value_counts().unstack()
result_df = (grouped_df.groupBy('nik_ucnt')
             .pivot('kk_ucnt')
             .count()  # 计算每个组合的次数
             .na.fill(0)  # 将空值填充为0，相当于unstack后的fillna(0)
             .orderBy('nik_ucnt'))

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画图

pandas 的对象可以直接.plot画图的，也可以plt画图，我发现polars对象也能直接plt画图，还不错。

plt.figure(figsize=(3,2))
data1['MEDV'].plot.box() # 只有padnas对象可以这样这个方法
#plt.boxplot(data1['MEDV']) #正常的plt画图
plt.boxplot(data2['MEDV'])   #pl数据也能用plt画图
plt.show()

spark没得直接画图的方法，也是变成了pandas才能画图

plt.figure(figsize=(3,2))
plt.boxplot(data3.select(['age']).toPandas())   #sparkde 数据只能转为pd才能画图
plt.show()

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机器学习

我们直接把polars数据结构扔到sklearn库里面去

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
X = data2.drop(columns=['MEDV'])
y = data2['MEDV']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

线性回归：

# 线性回归
model =  LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
model.score(X_test, y_test)

随机森林回归

# 随机森林
model =  RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
model.score(X_test, y_test)

居然是和pandas一模一样的数据结果，还不错。

pyspark那差别就大了：

我们先转化数据都变成数值型：

data3=data3.withColumn("kk", col("kk").cast("double")).withColumn("nik", col("nik").cast("double"))
data3=data3.withColumn("family_role_code", col("family_role_code").cast("integer")) 
data4=data3.withColumn("gender", when(col("gender") == "F", 1).otherwise(0))
data4.groupBy("gender").count().show()
data4.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in data4.columns]).show()

确定没缺失值后，进行机器学习：也是随机森林

from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
label_indexer = StringIndexer(inputCol="gender", outputCol="label")
data4=data4.na.drop()
# 特征向量转换器
feature_columns = data4.columns
feature_columns.remove('gender') 
feature_assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
# 随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label")
# 构建Pipeline
from pyspark.ml import Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[label_indexer, feature_assembler, rf])
# 拆训练集和测试集
train_data, test_data = data4.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)
# 训练模型
model = pipeline.fit(train_data)
predictions = model.transform(test_data)
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("准确率：", accuracy)

哇贼复杂，要变形编码数据后构建管道，感觉不好用。。不是数据量大到上千w我是不会想用这个来机器学习的。。。sklearn才是真神。

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总结

感觉上来说，pandas和polars最大差异在于polars没得索引这个东西，并且很多 新增列，条件筛选，切片等等是存在一定的差异的，相似地方也有一些。最让我惊喜的是plt和sklearn可以完美兼容polars的数据结构，那就真的很不错了。

pyspark有的位置和pandas很像，但是有的位置又和他们差太远了，要用好这个东西还是得多练多写。

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