python做大数据分析入门,python大数据要学什么

这篇文章主要介绍了python做大数据需要学哪方面?，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

Source code download: 本文相关源码

PySpark极速入门

一：Pyspark简介与安装

什么是Pyspark？

PySpark是Spark的Python语言接口，通过它，可以使用Python API编写Spark应用程序，目前支持绝大多数Spark功能。目前Spark官方在其支持的所有语言中，将Python置于首位Python中使用Turtle绘制半圆形。

如何安装？

在终端输入

pip intsall pyspark

或者使用pycharm，在GUI界面安装

二：编程实践

加载、转换数据

# 导入pyspark
# 导入pandas, 稍后与pyspark中的数据结构做对比
import pyspark
import pandas as pd

在编写spark程序前，我们要创建一个SparkSession对象

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Spark极速入门").getOrCreate()

可以看到会话的一些信息：使用的Spark版本、运行模式、应用程序名字

演示环境用的是local本地模式， * 代表的是使用全部线程如果想用集群模式的话，可以去查看集群搭建的相关教程届时pyspark程序作为spark的客户端，设置连接集群，就是真正的分布式计算了目前只是本地模式，用多线程去模拟分布式计算。

spark

看看我们将用到的test1数据吧

使用read方法，用option设置是否读取csv的头，再指定路径就可以读取数据了

df_spark = spark.read.option("header", "true").csv("./data/test1.csv")

看看是什么类型

type(df_spark)

pyspark.sql.dataframe.DataFrame

再看看用pandas读取是什么类型

type(pd.read_csv("./data/test1.csv"))

pandas.core.frame.DataFrame

可以发现Spark读取这种结构化数据时，用的也是和pandas类似的dataframe结构这也是Spark应用最广泛的数据结构

使用show方法打印数据

df_spark.show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

使用printSchema方法打印元数据信息，发现明明是数值类型的，它却读取为了字符串类型

df_spark.printSchema()

root
 |-- Name: string (nullable = true)
 |-- age: string (nullable = true)
 |-- Experience: string (nullable = true)
 |-- Salary: string (nullable = true)

在读取时，加上类型推断,发现此时已经能正确读取了

df_spark = spark.read.option("header", "true").csv("./data/test1.csv",inferSchema=True)
df_spark.printSchema()

root
 |-- Name: string (nullable = true)
 |-- age: integer (nullable = true)
 |-- Experience: integer (nullable = true)
 |-- Salary: integer (nullable = true)

选择某些列, 可以发现不管选多列还是选单列，返回的都是dataframe 返回的也同样可以printSchema、show等dataframe使用的方法，做到了结构的统一

df_spark.select(["Name", "age"])

DataFrame[Name: string, age: int]

df_spark.select("Name")

DataFrame[Name: string]

df_spark.select(["Name", "age", "Salary"]).printSchema()

root
 |-- Name: string (nullable = true)
 |-- age: integer (nullable = true)
 |-- Salary: integer (nullable = true)

不用select，而用[]直接选取，就有点类似与pandas的series了

df_spark["Name"]

Column<'Name'>

column就不能直接show了

df_spark["age"].show()

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

Input In [15], in <cell line: 1>()
----> 1 df_spark["age"].show()

TypeError: 'Column' object is not callable

用describe方法可以对dataframe做一些简单的统计

df_spark.describe().show()

+-------+------+------------------+-----------------+------------------+
|summary|  Name|               age|       Experience|            Salary|
+-------+------+------------------+-----------------+------------------+
|  count|     6|                 6|                6|                 6|
|   mean|  null|26.333333333333332|4.666666666666667|21333.333333333332|
| stddev|  null| 4.179314138308661|3.559026084010437| 5354.126134736337|
|    min|Harsha|                21|                1|             15000|
|    max| Sunny|                31|               10|             30000|
+-------+------+------------------+-----------------+------------------+

用withColumn方法给dataframe加上一列

df_spark = df_spark.withColumn("Experience After 3 year", df_spark["Experience"] + 3)

df_spark.show()

+---------+---+----------+------+-----------------------+
|     Name|age|Experience|Salary|Experience After 3 year|
+---------+---+----------+------+-----------------------+
|    Krish| 31|        10| 30000|                     13|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|                     11|
|    Sunny| 29|         4| 20000|                      7|
|     Paul| 24|         3| 20000|                      6|
|   Harsha| 21|         1| 15000|                      4|
|  Shubham| 23|         2| 18000|                      5|
+---------+---+----------+------+-----------------------+

用drop方法删除列

df_spark = df_spark.drop("Experience After 3 year")
df_spark.show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

用withColumnRename方法重命名列

df_spark.withColumnRenamed("Name", "New Name").show()

+---------+---+----------+------+
| New Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

处理缺失值

看看接下来要带缺失值的test2数据吧

CSeoe.png

df_spark = spark.read.csv("./data/test2.csv", header=True, inferSchema=True)
df_spark.show()

+---------+----+----------+------+
|     Name| age|Experience|Salary|
+---------+----+----------+------+
|    Krish|  31|        10| 30000|
|Sudhanshu|  30|         8| 25000|
|    Sunny|  29|         4| 20000|
|     Paul|  24|         3| 20000|
|   Harsha|  21|         1| 15000|
|  Shubham|  23|         2| 18000|
|   Mahesh|null|      null| 40000|
|     null|  34|        10| 38000|
|     null|  36|      null|  null|
+---------+----+----------+------+

用na.drop删除缺失值 how参数设置策略，any意思是只要一行里有缺失值，那就删了 any也是how的默认参数

df_spark.na.drop(how="any").show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

可以通过thresh参数设置阈值，代表超过一行中缺失值的数量超过这个值，才会被删除

df_spark.na.drop(how="any", thresh=2).show()

+---------+----+----------+------+
|     Name| age|Experience|Salary|
+---------+----+----------+------+
|    Krish|  31|        10| 30000|
|Sudhanshu|  30|         8| 25000|
|    Sunny|  29|         4| 20000|
|     Paul|  24|         3| 20000|
|   Harsha|  21|         1| 15000|
|  Shubham|  23|         2| 18000|
|   Mahesh|null|      null| 40000|
|     null|  34|        10| 38000|
+---------+----+----------+------+

也可以用subset参数设置关注的列下面代码意思是，在Experience列中，只要有缺失值就删掉

df_spark.na.drop(how="any", subset=["Experience"]).show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
|     null| 34|        10| 38000|
+---------+---+----------+------+

用fillna填充缺失值, 可以用字典对各列的填充值进行设置

df_spark.fillna({'Name': 'unknown', 'age': 18, 'Experience': 0, 'Salary': 0}).show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
|   Mahesh| 18|         0| 40000|
|  unknown| 34|        10| 38000|
|  unknown| 36|         0|     0|
+---------+---+----------+------+

还可以调用机器学习模块的相关方法，通过设置策略，可以用平均数、众数等方式填充

from pyspark.ml.feature import Imputer

imputer = Imputer(
    inputCols = ['age', 'Experience', 'Salary'],
    outputCols = [f"{c}_imputed" for c in ['age', 'Experience', 'Salary']]
).setStrategy("mean")

imputer.fit(df_spark).transform(df_spark).show()

+---------+----+----------+------+-----------+------------------+--------------+
|     Name| age|Experience|Salary|age_imputed|Experience_imputed|Salary_imputed|
+---------+----+----------+------+-----------+------------------+--------------+
|    Krish|  31|        10| 30000|         31|                10|         30000|
|Sudhanshu|  30|         8| 25000|         30|                 8|         25000|
|    Sunny|  29|         4| 20000|         29|                 4|         20000|
|     Paul|  24|         3| 20000|         24|                 3|         20000|
|   Harsha|  21|         1| 15000|         21|                 1|         15000|
|  Shubham|  23|         2| 18000|         23|                 2|         18000|
|   Mahesh|null|      null| 40000|         28|                 5|         40000|
|     null|  34|        10| 38000|         34|                10|         38000|
|     null|  36|      null|  null|         36|                 5|         25750|
+---------+----+----------+------+-----------+------------------+--------------+

过滤操作

还是切换到test1数据

df_spark = spark.read.csv("./data/test1.csv", header=True, inferSchema=True)
df_spark.show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

可以使用filter方法对数据进行过滤操作，类似于SQL中的where 可以使用字符串的方式，也可以利用column方式去传递条件

df_spark.filter("Salary <= 20000").show()

+-------+---+----------+------+
|   Name|age|Experience|Salary|
+-------+---+----------+------+
|  Sunny| 29|         4| 20000|
|   Paul| 24|         3| 20000|
| Harsha| 21|         1| 15000|
|Shubham| 23|         2| 18000|
+-------+---+----------+------+

df_spark.filter(df_spark["Salary"]<=20000).show()

+-------+---+----------+------+
|   Name|age|Experience|Salary|
+-------+---+----------+------+
|  Sunny| 29|         4| 20000|
|   Paul| 24|         3| 20000|
| Harsha| 21|         1| 15000|
|Shubham| 23|         2| 18000|
+-------+---+----------+------+

如果是字符串，用 and 表示同时满足多个条件如果是用column，用( & ) 连接多个条件

df_spark.filter("Salary <= 20000 and age <= 24").show()

+-------+---+----------+------+
|   Name|age|Experience|Salary|
+-------+---+----------+------+
|   Paul| 24|         3| 20000|
| Harsha| 21|         1| 15000|
|Shubham| 23|         2| 18000|
+-------+---+----------+------+

df_spark.filter(
    (df_spark["Salary"]<=20000)
    & (df_spark["age"]<=24)
).show()

+-------+---+----------+------+
|   Name|age|Experience|Salary|
+-------+---+----------+------+
|   Paul| 24|         3| 20000|
| Harsha| 21|         1| 15000|
|Shubham| 23|         2| 18000|
+-------+---+----------+------+

column中，用|表示或， ~表示取反

df_spark.filter(
    (df_spark["Salary"]<=20000)
    | (df_spark["age"]<=24)
).show()

+-------+---+----------+------+
|   Name|age|Experience|Salary|
+-------+---+----------+------+
|  Sunny| 29|         4| 20000|
|   Paul| 24|         3| 20000|
| Harsha| 21|         1| 15000|
|Shubham| 23|         2| 18000|
+-------+---+----------+------+

df_spark.filter(
    (df_spark["Salary"]<=20000)
    | ~(df_spark["age"]<=24)
).show()

+---------+---+----------+------+
|     Name|age|Experience|Salary|
+---------+---+----------+------+
|    Krish| 31|        10| 30000|
|Sudhanshu| 30|         8| 25000|
|    Sunny| 29|         4| 20000|
|     Paul| 24|         3| 20000|
|   Harsha| 21|         1| 15000|
|  Shubham| 23|         2| 18000|
+---------+---+----------+------+

分组聚合

换一个数据集test3

df_spark = spark.read.csv("./data/test3.csv", header=True, inferSchema=True)
df_spark.show()

+---------+------------+------+
|     Name| Departments|salary|
+---------+------------+------+
|    Krish|Data Science| 10000|
|    Krish|         IOT|  5000|
|   Mahesh|    Big Data|  4000|
|    Krish|    Big Data|  4000|
|   Mahesh|Data Science|  3000|
|Sudhanshu|Data Science| 20000|
|Sudhanshu|         IOT| 10000|
|Sudhanshu|    Big Data|  5000|
|    Sunny|Data Science| 10000|
|    Sunny|    Big Data|  2000|
+---------+------------+------+

使用groupby方法对dataframe某些列进行分组

df_spark.groupBy("Name")

<pyspark.sql.group.GroupedData at 0x227454d4be0>

可以看到分组的结果是GroupedData对象，它不能使用show等方法打印 GroupedData对象需要进行聚合操作，才能重新转换为dataframe 聚合函数有sum、count、avg、max、min等

df_spark.groupBy("Departments").sum().show()

+------------+-----------+
| Departments|sum(salary)|
+------------+-----------+
|         IOT|      15000|
|    Big Data|      15000|
|Data Science|      43000|
+------------+-----------+

三：总结

Pandas的dataframe与PySpark的dataframe有许多相似之处，熟悉Pandas的同学可以很快适应它的API。目前可以粗浅地把PySpark理解为”分布式的Pandas“，不过，PySpark还有分布式机器学习的功能——Spark MLlib（可以理解为分布式的Sklearn、TensorFlow等），后续会给大家介绍。在集群中，它的dataframe可以分布在不同的机器上，以此处理海量数据。有兴趣的小伙伴可以通过虚拟机搭建一个Spark集群，进一步学习Spark。

Apache Spark™ - 用于大规模数据分析的统一引擎

标签： ajax 前端 javascript

本文转载自: https://blog.csdn.net/Z77888_/article/details/136745176
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python做大数据分析入门,python大数据要学什么

PySpark极速入门

一：Pyspark简介与安装

二：编程实践

加载、转换数据

处理缺失值

过滤操作

分组聚合

三：总结

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