Учебное пособие по PySpark: чтение CSV-файлов, фильтрация, группировка и сортировка (в отличие от...

Описание: Освойте основы PySpark! Узнайте, как работать с DataFrames в PySpark, от создания сессии Spark до фильтрации, группировки и сортировки данных. Это всеобъемлющее руководство по PySpark для начинающих сравнивает синтаксис PySpark с Pandas и Polars, помогая вам понять ключевые различия в библиотеках обработки данных Python.

В отличие от Pandas и Polars, PySpark имеет совершенно другой синтаксис, требующий настройки сессии Spark перед обработкой данных. Мы рассмотрим основные операции PySpark, используя один и тот же набор данных о продажах автомобилей, что позволит легко сравнить подходы всех трех библиотек.

Для получения заметок и материалов по теме «Pandas vs Polars vs PySpark» подпишитесь на нашу рассылку. Вот ссылка на статью: https://itversity.substack.com/p/whic....

Также вы можете найти материалы по теме "Pandas vs Polars vs PySpark" на Medium: https://medium.com/itversity/which-py...

Что вы узнаете:
✅ Импорт и создание объекта сессии Spark в Python
✅ Понимание уникальных требований к инициализации PySpark
✅ Чтение CSV-файлов с помощью session.read.csv() с правильной конфигурацией
✅ Правильная установка параметров header=True и inferSchema=True
✅ Понимание концепции infer schema и почему она важна в PySpark
✅ Использование .count() для получения количества записей и .show() для предварительного просмотра данных
✅ Фильтрация DataFrame PySpark с помощью функции .filter()
✅ Выбор определенных столбцов с помощью .select() метод
✅ Импорт и использование функций агрегирования PySpark (sum, count, round, col)
✅ Группировка и агрегирование данных с помощью .groupBy(), .agg()
✅ Применение псевдонимов столбцов для агрегированных результатов
✅ Сортировка данных с помощью .orderBy() или .sort() с .desc()
✅ Преобразование PySpark DataFrame в Pandas с помощью .toPandas()
✅ Правильное форматирование отображения в научной нотации

Основные функции PySpark:
SparkSession.builder - Создание сессии Spark
session.read.csv() - Чтение CSV с заголовком и inferSchema
.filter() - Фильтрация строк DataFrame
.select() - Выбор определенных столбцов
.groupBy() - Группировка данных (примечание: заглавная буква B)
.agg() - Функции агрегирования
sum(), count(), round() - Функции SQL PySpark
.alias() - Псевдонимы столбцов
.orderBy() / .sort() - Сортировка данных
col() и .desc() - Ссылка на столбец и убывающий порядок
.toPandas() - Преобразование в Pandas для лучшего форматирования

Ключевые отличия PySpark от Pandas:
Инициализация: PySpark требует создания сессии Spark; Pandas/Polars этого не требуют
Вывод схемы: В PySpark необходимо явно установить inferSchema=True
Обработка заголовка: В PySpark необходимо указать header=True
Именование функций: .groupBy() с заглавной буквой B против .groupby() в Pandas
Предварительный просмотр данных: .show() в PySpark против .head() в Pandas
Форматирование: Используйте .toPandas(), чтобы избежать научной нотации в PySpark

🔔 ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ, чтобы получать уведомления о предстоящих сравнениях производительности и руководствах по проектированию данных!

Свяжитесь с нами:
Рассылка новостей: http://notifyme.itversity.com
LinkedIn:   / itversity  
Facebook:   / itversity  
Twitter:   / itversity  
Instagram:   / itversity  

Присоединяйтесь к этому каналу, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @itversity  

#PySpark #Python #Spark #DataEngineering #Pandas