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。

文章目录

• 1、-------- 查 --------
  • --- 1.1 行元素查询操作 ---
    • **像SQL那样打印列表前20元素**
    • **以树的形式打印概要**
    • **获取头几行到本地：**
    • **查询总行数：**
    • 取别名
    • **查询某列为null的行：**
    • **输出list类型，list中每个元素是Row类：**
    • 查询概况
• 去重set操作
  • 随机抽样
• --- 1.2 列元素操作 ---
  • **获取Row元素的所有列名：**
  • **选择一列或多列：select**
  • **重载的select方法：**
  • **还可以用where按条件选择**
• --- 1.3 排序 ---
• --- 1.4 抽样 ---
• --- 1.5 按条件筛选when / between ---
• 2、-------- 增、改 --------
  • --- 2.1 新建数据 ---
  • --- 2.2 新增数据列 withColumn---
    • 一种方式通过functions
    • **另一种方式通过另一个已有变量：**
    • **修改原有df[“xx”]列的所有值：**
    • **修改列的类型（类型投射）：**
    • 修改列名
• --- 2.3 过滤数据---
• 3、-------- 合并 join / union --------
  • 3.1 横向拼接rbind
  • --- 3.2 Join根据条件 ---
    • 单字段Join
    • 多字段join
    • 混合字段
• --- 3.2 求并集、交集 ---
• --- 3.3 分割：行转列 ---
• 4 -------- 统计 --------
  • --- 4.1 频数统计与筛选 ----
  • --- 4.2 分组统计---
    • 交叉分析
    • **groupBy方法整合：**
• --- 4.3 apply 函数 ---
• ---- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ----
• -------- 5、删除 --------
• -------- 6、去重 --------
  • 6.1 distinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame
  • 6.2 dropDuplicates：根据指定字段去重
• -------- 7、 格式转换 --------
  • pandas-spark.dataframe互转
  • 转化为RDD
• -------- 8、SQL操作 --------
• -------- 9、读写csv --------
  • 延伸一：去除两个表重复的内容
  • 参考文献

1、-------- 查 --------

— 1.1 行元素查询操作 —

像SQL那样打印列表前20元素

show函数内可用int类型指定要打印的行数：

df.show()
df.show(30)

以树的形式打印概要

df.printSchema()

获取头几行到本地：

list = df.head(3)   # Example: [Row(a=1, b=1), Row(a=2, b=2), ... ...]
list = df.take(5)   # Example: [Row(a=1, b=1), Row(a=2, b=2), ... ...]

查询总行数：

 int_num = df.count()

取别名

df.select(df.age.alias('age_value'),'name')

查询某列为null的行：

from pyspark.sql.functions import isnull
df = df.filter(isnull("col_a"))

输出list类型，list中每个元素是Row类：

list = df.collect()

注：此方法将所有数据全部导入到本地，返回一个Array对象

查询概况

df.describe().show()

以及查询类型，之前是type，现在是 df.printSchema()

root
 |-- user_pin: string (nullable = true)
 |-- a: string (nullable = true)
 |-- b: string (nullable = true)
 |-- c: string (nullable = true)
 |-- d: string (nullable = true)
 |-- e: string (nullable = true)
...

如上图所示，只是打印出来。

去重set操作

data.select('columns').distinct().show()

跟py中的set一样，可以distinct()一下去重，同时也可以 .count() 计算剩余个数

随机抽样

随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。

HIVE里面查数随机

sql = "select * from data order by rand()  limit 2000"

pyspark之中

sample = result.sample(False,0.5,0) # randomly select 50% of lines 

— 1.2 列元素操作 —

获取Row元素的所有列名：

r = Row(age=11, name='Alice')
print r.columns    #  ['age', 'name']

选择一列或多列：select

df["age"]
df.age
df.select(“name”)
df.select(df[‘name’], df[‘age’]+1)
df.select(df.a, df.b, df.c)    # 选择a、b、c三列
df.select(df["a"], df["b"], df["c"])    # 选择a、b、c三列

重载的select方法：

jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false)

会同时显示id列 + id + 1列

还可以用where按条件选择

jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

— 1.3 排序 —

orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序

train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)
Output:
+-------+----------+------+-----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
|User_ID|Product_ID|Gender|  Age|Occupation|City_Category|Stay_In_Current_City_Years|Marital_Status|Product_Category_1|Product_Category_2|Product_Category_3|Purchase|
+-------+----------+------+-----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
|1003160| P00052842|     M|26-35|        17|            C|                         3|             0|                10|                15|              null|   23961|
|1002272| P00052842|     M|26-35|         0|            C|                         1|             0|                10|                15|              null|   23961|
|1001474| P00052842|     M|26-35|         4|            A|                         2|             1|                10|                15|              null|   23961|
|1005848| P00119342|     M|51-55|        20|            A|                         0|             1|                10|                13|              null|   23960|
|1005596| P00117642|     M|36-45|        12|            B|                         1|             0|                10|                16|              null|   23960|
+-------+----------+------+-----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
only showing top 5 rows

按指定字段排序。加个-表示降序排序

— 1.4 抽样 —

sample是抽样函数

t1 = train.sample(False, 0.2, 42)
t2 = train.sample(False, 0.2, 43)
t1.count(),t2.count()
Output:
(109812, 109745)

withReplacement = True or False代表是否有放回。 fraction = x, where x = .5，代表抽取百分比

— 1.5 按条件筛选when / between —

when(condition, value1).otherwise(value2) 联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2. otherwise表示，不满足条件的情况下，应该赋值为啥。

demo1

>>> from pyspark.sql import functions as F
>>> df.select(df.name, F.when(df.age > 4, 1).when(df.age < 3, -1).otherwise(0)).show()
+-----+------------------------------------------------------------+
| name|CASE WHEN (age > 4) THEN 1 WHEN (age < 3) THEN -1 ELSE 0 END|
+-----+------------------------------------------------------------+
|Alice|                                                          -1|
|  Bob|                                                           1|
+-----+------------------------------------------------------------+

demo 2:多个when串联

df = df.withColumn('mod_val_test1',F.when(df['rand'] <= 0.35,1).when(df['rand'] <= 0.7, 2).otherwise(3))

between(lowerBound, upperBound) 筛选出某个范围内的值，返回的是TRUE or FALSE

>>> df.select(df.name, df.age.between(2, 4)).show()
+-----+---------------------------+
| name|((age >= 2) AND (age <= 4))|
+-----+---------------------------+
|Alice|                       true|
|  Bob|                      false|
+-----+---------------------------+

2、-------- 增、改 --------

— 2.1 新建数据 —

有这么两种常规的新建数据方式： createDataFrame 、 .toDF()

sqlContext.createDataFrame(pd.dataframe())

是把 pandas 的 dataframe 转化为 spark.dataframe 格式，所以可以作为两者的格式转化

from pyspark.sql import Row
row = Row("spe_id", "InOther")
x = ['x1','x2']
y = ['y1','y2']
new_df = sc.parallelize([row(x[i], y[i]) for i in range(2)]).toDF()

Row 代表的是该数据集的列名。

— 2.2 新增数据列 withColumn—

withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame

result3.withColumn('label', 0)

或者案例

train.withColumn('Purchase_new', train.Purchase /2.0).select('Purchase','Purchase_new').show(5)
Output:
+--------+------------+
|Purchase|Purchase_new|
+--------+------------+
|    8370|      4185.0|
|   15200|      7600.0|
|    1422|       711.0|
|    1057|       528.5|
|    7969|      3984.5|
+--------+------------+
only showing top 5 rows

**报错：**AssertionError: col should be Column，一定要指定某现有列

有两种方式可以实现：

一种方式通过functions

from pyspark.sql import functions
result3 = result3.withColumn('label',  functions.lit(0))

但是！！ 如何新增一个特别List??(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, 下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。

from pyspark.sql.functions import lit
df = sqlContext.createDataFrame(
    [(1, "a", 23.0), (3, "B", -23.0)], ("x1", "x2", "x3"))
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())
df.show()
+---+---+-----+---+
| x1| x2|   x3| id|
+---+---+-----+---+
|  1|  a| 23.0|  0|
|  3|  B|-23.0|  1|
+---+---+-----+---+
from pyspark.sql import Row
l = ['jerry', 'tom']
row = Row("pid", "name")
new_df = sc.parallelize([row(i, l[i]) for i in range(0,len(l))]).toDF()
new_df.show()
+---+-----+
|pid| name|
+---+-----+
|  0|jerry|
|  1|  tom|
+---+-----+
join_df = df.join(new_df, df.id==new_df.pid)
join_df.show()
+---+---+-----+---+---+-----+
| x1| x2|   x3| id|pid| name|
+---+---+-----+---+---+-----+
|  1|  a| 23.0|  0|  0|jerry|
|  3|  B|-23.0|  1|  1|  tom|
+---+---+-----+---+---+-----+

#####**坑啊！！！**其中， monotonically_increasing_id() 生成的ID保证是单调递增和唯一的，但不是连续的。 所以，有可能，单调到1-140000，到了第144848个，就变成一长串：8845648744563，所以千万要注意！！

另一种方式通过另一个已有变量：

result3 = result3.withColumn('label',  df.result*0 )

修改原有df[“xx”]列的所有值：

df = df.withColumn(“xx”, 1)

修改列的类型（类型投射）：

df = df.withColumn("year2", df["year1"].cast("Int"))

修改列名

jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" )

— 2.3 过滤数据—

#####过滤数据（filter和where方法相同）：

df = df.filter(df['age']>21)
df = df.where(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 import isnan, isnull
df = df.filter(isnull("a"))  # 把a列里面数据为null的筛选出来（代表python的None类型）
df = df.filter(isnan("a"))  # 把a列里面数据为nan的筛选出来（Not a Number，非数字数据）

3、-------- 合并 join / union --------

3.1 横向拼接rbind

result3 = result1.union(result2)
jdbcDF.unionALL(jdbcDF.limit(1)) # unionALL

— 3.2 Join根据条件 —

单字段Join

合并2个表的join方法：

 df_join = df_left.join(df_right, df_left.key == df_right.key, "inner")

其中，方法可以为： inner , outer , left_outer , right_outer , leftsemi . 其中注意，一般需要改为： left_outer

多字段join

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name")）

混合字段

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"))

跟pandas 里面的left_on,right_on

— 3.2 求并集、交集 —

来看一个例子，先构造两个dataframe：

sentenceDataFrame = spark.createDataFrame((
      (1, "asf"),
      (2, "2143"),
      (3, "rfds")
    )).toDF("label", "sentence")
sentenceDataFrame.show()
sentenceDataFrame1 = spark.createDataFrame((
      (1, "asf"),
      (2, "2143"),
      (4, "f8934y")
    )).toDF("label", "sentence")

# 差集
newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").subtract(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
|  f8934y|
+--------+

# 交集
newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").intersect(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
|     asf|
|    2143|
+--------+

# 并集
newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").union(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
|     asf|
|    2143|
|  f8934y|
|     asf|
|    2143|
|    rfds|
+--------+

# 并集 + 去重
newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").union(sentenceDataFrame.select("sentence")).distinct()
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
|    rfds|
|     asf|
|    2143|
|  f8934y|
+--------+

— 3.3 分割：行转列 —

有时候需要根据某个字段内容进行分割，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_" ){time: String => time.split( " " )}

此处输入图片的描述

4 -------- 统计 --------

— 4.1 频数统计与筛选 ----

jdbcDF.stat.freqItems(Seq ("c1") , 0.3).show()

根据c4字段，统计该字段值出现频率在30%以上的内容

— 4.2 分组统计—

交叉分析

train.crosstab('Age', 'Gender').show()
Output:
+----------+-----+------+
|Age_Gender|    F|     M|
+----------+-----+------+
|      0-17| 5083| 10019|
|     46-50|13199| 32502|
|     18-25|24628| 75032|
|     36-45|27170| 82843|
|       55+| 5083| 16421|
|     51-55| 9894| 28607|
|     26-35|50752|168835|
+----------+-----+------+

groupBy方法整合：

train.groupby('Age').agg({'Purchase': 'mean'}).show()
Output:
+-----+-----------------+
|  Age|    avg(Purchase)|
+-----+-----------------+
|51-55|9534.808030960236|
|46-50|9208.625697468327|
| 0-17|8933.464640444974|
|36-45|9331.350694917874|
|26-35|9252.690632869888|
|  55+|9336.280459449405|
|18-25|9169.663606261289|
+-----+-----------------+

另外一些demo：

df['x1'].groupby(df['x2']).count().reset_index(name='x1')

分组汇总

train.groupby('Age').count().show()
Output:
+-----+------+
|  Age| count|
+-----+------+
|51-55| 38501|
|46-50| 45701|
| 0-17| 15102|
|36-45|110013|
|26-35|219587|
|  55+| 21504|
|18-25| 99660|
+-----+------+

应用多个函数：

from pyspark.sql import functions
df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show()

整合后GroupedData类型可用的方法（均返回DataFrame类型）：
avg(*cols)     ——   计算每组中一列或多列的平均值
count()          ——   计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数
max(*cols)    ——   计算每组中一列或多列的最大值
mean(*cols)  ——  计算每组中一列或多列的平均值
min(*cols)     ——  计算每组中一列或多列的最小值
sum(*cols)    ——   计算每组中一列或多列的总和

— 4.3 apply 函数 —

将df的每一列应用函数f：

df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f)

将df的每一块应用函数f：

df.foreachPartition(f) 或者 df.rdd.foreachPartition(f)

---- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ----

map函数应用 可以参考： Spark Python API函数学习：pyspark API(1)

train.select('User_ID').rdd.map(lambda x:(x,1)).take(5)
Output:
[(Row(User_ID=1000001), 1),
 (Row(User_ID=1000001), 1),
 (Row(User_ID=1000001), 1),
 (Row(User_ID=1000001), 1),
 (Row(User_ID=1000002), 1)]

其中map在spark2.0就移除了，所以只能由rdd.调用。

data.select('col').rdd.map(lambda l: 1 if l in ['a','b'] else 0 ).collect()
print(x.collect()) 
print(y.collect())
[1, 2, 3]
[(1, 1), (2, 4), (3, 9)]

还有一种方式 mapPartitions ：

def _map_to_pandas(rdds):
    """ Needs to be here due to pickling issues """
    return [pd.DataFrame(list(rdds))]
data.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect()

返回的是list。

udf 函数应用

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
import datetime
# 定义一个 udf 函数 
def today(day):
    if day==None:
        return datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time())).strftime('%Y-%m-%d')
    else:
        return day
# 返回类型为字符串类型
udfday = udf(today, StringType())
df.withColumn('day', udfday(df.day))

有点类似apply,定义一个 udf 方法, 用来返回今天的日期(yyyy-MM-dd):

-------- 5、删除 --------

df.drop('age').collect()
df.drop(df.age).collect()

dropna函数：

df = df.na.drop()  # 扔掉任何列包含na的行
df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2'])  # 扔掉col1或col2中任一一列包含na的行

ex:

train.dropna().count()
Output:
166821

填充NA包括fillna

train.fillna(-1).show(2)
Output:
+-------+----------+------+----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
|User_ID|Product_ID|Gender| Age|Occupation|City_Category|Stay_In_Current_City_Years|Marital_Status|Product_Category_1|Product_Category_2|Product_Category_3|Purchase|
+-------+----------+------+----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
|1000001| P00069042|     F|0-17|        10|            A|                         2|             0|                 3|                -1|                -1|    8370|
|1000001| P00248942|     F|0-17|        10|            A|                         2|             0|                 1|                 6|                14|   15200|
+-------+----------+------+----+----------+-------------+--------------------------+--------------+------------------+------------------+------------------+--------+
only showing top 2 rows

-------- 6、去重 --------

6.1 distinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame

返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 　　示例：

jdbcDF.distinct()

6.2 dropDuplicates：根据指定字段去重

根据指定字段去重。类似于select distinct a, b操作 示例：

train.select('Age','Gender').dropDuplicates().show()
Output:
+-----+------+
|  Age|Gender|
+-----+------+
|51-55|     F|
|51-55|     M|
|26-35|     F|
|26-35|     M|
|36-45|     F|
|36-45|     M|
|46-50|     F|
|46-50|     M|
|  55+|     F|
|  55+|     M|
|18-25|     F|
| 0-17|     F|
|18-25|     M|
| 0-17|     M|
+-----+------+

-------- 7、 格式转换 --------

pandas-spark.dataframe互转

Pandas和Spark的DataFrame两者互相转换：

pandas_df = spark_df.toPandas()	
spark_df = sqlContext.createDataFrame(pandas_df)

转化为pandas，但是该数据要读入内存，如果数据量大的话，很难跑得动

两者的异同：

• Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的；
• Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映；
• Pyspark 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 = df.rdd	
df = rdd_df.toDF()

-------- 8、SQL操作 --------

DataFrame注册成SQL的表：

df.createOrReplaceTempView("TBL1")

进行SQL查询（返回DataFrame）：

conf = SparkConf()
ss = SparkSession.builder.appName("APP_NAME").config(conf=conf).getOrCreate()
df = ss.sql(“SELECT name, age FROM TBL1 WHERE age >= 13 AND age <= 19″)

-------- 9、读写csv --------

在Python中，我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件：

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)	 
df = sqlContext.load(source="com.databricks.spark.csv", header="true", path = "cars.csv")
df.select("year", "model").save("newcars.csv", "com.databricks.spark.csv",header="true")

其中，header代表是否显示表头。 其中主函数：

save(path=None, format=None, mode=None, partitionBy=None, **options)[source]

Parameters:

• path – the path in a Hadoop supported file system
• format – the format used to save
• mode –
  • specifies the behavior of the save operation when data already exists.
  • append: Append contents of this DataFrame to existing data.
  • overwrite: Overwrite existing data.
  • ignore: Silently ignore this operation if data already exists.
  • error (default case): Throw an exception if data already exists.
• partitionBy – names of partitioning columns
• options – all other string options

延伸一：去除两个表重复的内容

场景是要，依据B表与A表共有的内容，需要去除这部分共有的。 使用的逻辑是merge两张表，然后把匹配到的删除即可。

from pyspark.sql import functions
def LeftDeleteRight(test_left,test_right,left_col = 'user_pin',right_col = 'user_pin'):
    print('right data process ...')
    columns_right = test_right.columns
    test_right = test_right.withColumn('user_pin_right', test_right[right_col])
    test_right = test_right.withColumn('notDelete',  functions.lit(0))
    # 删除其余的
    for col in columns_right:
        test_right = test_right.drop(col)
    print('rbind left and right data ...')
    test_left = test_left.join(test_right, test_left[left_col] == test_right['user_pin_right'], "left")
    test_left = test_left.fillna(1)
    test_left = test_left.where('notDelete =1')
    # 去掉多余的字段