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wzjs 2025/7/27 1:46:41

怎么区分网站是模板做的,百度精准推广,金融网站html5模板,balsamiq网站制作教程1。pyspark是什么 PySpark 是 Apache Spark 的官方 Python 接口，它使得 Python 开发者能够访问 Spark 的核心功能，如： Spark SQL：用于执行 SQL 查询以及读取数据的库，支持多种数据格式和存储系统。py.qizhen.xyz Data…

1。pyspark是什么

PySpark 是 Apache Spark 的官方 Python 接口，它使得 Python 开发者能够访问 Spark 的核心功能，如：

Spark SQL：用于执行 SQL 查询以及读取数据的库，支持多种数据格式和存储系统。py.qizhen.xyz

DataFrame API：提供了一个分布式数据集合，使得数据处理和分析更加直观和高效。py.qizhen.xyz+1CSDN 博客+1

MLlib：用于进行机器学习的库。py.qizhen.xyz+1维基百科+1

GraphX：用于图形处理的库（在 PySpark 中通过第三方库如 GraphFrames 访问）。py.qizhen.xyz

Spark Streaming：用于实时数据流处理的库。py.qizhen.xyz

通过 PySpark，Python 开发者可以方便地进行大规模数据分析和数据挖掘工作，而无需深入了解分布式计算的复杂性。

2.实战

创建和管理 Spark 会话所需的类from pyspark.sql import SparkSession

import pyspark.sql.functions as F
#从 pyspark.sql.functions 模块中导入所有函数，并将其简写为 F
from pyspark.sql.types import *
#从 pyspark.sql.types 模块中导入所有的数据类型类。

from pyspark.sql.functions import udf
#使用 PySpark 创建和注册用户定义函数的第一步，允许将自定义的 Python 函数应用于 Spark 的数据处理流程中

spark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
#创建或获取一个 SparkSession 实例

schema = StructType().add('user_id',"string").add("country","string").add("browser","string").add("OS","string").add("age","integer")
#创建的 DataFrame 将具有预定义的列名和数据类型，有助于确保数据一致性和便于后续的数据处理操作

df_custom = spark.createDataFrame([("A203",'India',"Chrome","WIN",33),("A201",'China',"Safari","MacOS",35),("A205",'UK',"Mozilla","Linux",25)],schema = schema)
#这行代码使用 PySpark 创建了一个带有指定模式（schema）的 DataFrame。

df_custom.printSchema()
#用于以可读的层次结构格式展示 DataFrame 的结构信息。

df_custom.show()
#将 DataFrame 的前几行数据显示在控制台上

df_na=spark.createDataFrame([("A203",None,"Chrome","WIN",33),("A201",'China',None,"MacOS",35),("A205",'UK',"Mozilla","Linux",25)],schema=schema)
#使用指定的模式（schema）创建一个包含部分缺失值（None）的 DataFrame。

df_na.fillna('0').show()
#将 DataFrame df_na 中所有列的缺失值（null 或 None）替换为字符串 '0'，然后以表格形式在控制台上显示前 20 行数据

df_na.fillna({'country':'USA','browser':'Google Chrome'}).show()
#使用 fillna() 方法，将 DataFrame df_na 中 country 列的缺失值替换为 'USA'，browser 列的缺失值替换为 'Google Chrome'

df_na.na.drop().show()
#删除包含缺失值的行：df_na.na.drop() 会从 DataFrame df_na 中删除任何包含 null（或 None）值的行。默认情况下，drop() 方法会移除任何列中存在缺失值的行。

df_na.na.drop(subset='country').show()
#删除特定列中包含缺失值的行：df_na.na.drop(subset='country') 会从 DataFrame df_na 中删除 country 列中包含 null 或 None 值的行。

对csv文件进行处理

df = spark.read.csv("customer_data.csv",header = True, inferSchema=True)
#读取名为 customer_data.csv 的 CSV 文件，并将其加载为 DataFrame

df.count()
查看数量

len(df.columns)
#查看列数

df.columns
#查看列名

df.filter(df['Avg_Salary']>500000).filter(df['Number_of_houses']>2).show()
#筛选

df.where((df['Avg_Salary']>500000)&(df['Number_of_houses']>2)).show()
#where() 是 PySpark DataFrame 的方法，用于根据指定的条件筛选行。它是 filter() 方法的别名，两者功能相同

df.groupBy('Customer_subtype').count().show()
#按客户子类型分组并统计每组数量的常用方法，有助于了解不同客户子类型的分布情况。

for col in df.columns:if col!='Avg_Salary':print(f" Aggregation for {col}")df.groupBy(col).count().orderBy('count',ascending=False).show(truncate=False)
#对 DataFrame df 中除 'Avg_Salary' 列以外的每一列进行分组计数，并按计数降序显示结果。

df.groupBy('Customer_main_type').agg(F.mean('Avg_Salary')).show()
#对 DataFrame df 按照 Customer_main_type 列进行分组，并计算每个主类型的平均薪资：

df.groupBy('Customer_main_type').agg(F.max('Avg_Salary')).orderBy('max(Avg_Salary)',ascending=False).show()
#用于对 DataFrame df 按照 Customer_main_type 列进行分组，并计算每个主类型的最高平均薪资，然后按降序排列结果

df.groupBy('Customer_subtype').agg(F.max('Avg_Salary').alias('max_salary')).orderBy('max_salary',ascending=False).show()
#在 PySpark 中，以下代码用于对 DataFrame df 按照 Customer_subtype 列进行分组，并计算每个子类型的最高平均薪资，然后按降序排列结果

df.groupBy("Customer_subtype").agg(F.collect_set("Number_of_houses")).show() 
#是在 PySpark 中用于按客户子类型分组并收集每组房屋数量的唯一值的常用方法，有助于了解不同客户子类型的房屋数量分布情况。

1. 初始化与数据创建

使用 SparkSession.builder.getOrCreate() 初始化 Spark 环境。

使用 StructType 明确定义 schema。

用 spark.createDataFrame() 构造了两个 DataFrame（一个有缺失值）。

2. DataFrame 基本操作

.printSchema()：打印 schema 信息。

.show()：展示数据内容。

.fillna()：填充缺失值。

.na.drop() / .na.drop(subset=...)：删除缺失值行。

.replace()：替换字段值。

.drop()：删除某一列。

3. CSV 文件读取

spark.read.csv(..., header=True, inferSchema=True) 读取并自动推断数据类型。

4. 基础探索与过滤

.count() / len(df.columns) / df.columns：了解数据结构。

.summary().show()：生成描述性统计。

.filter() / .where()：条件筛选数据。

.select()：选择列。

5. 分组与聚合操作

.groupBy(...).count()：分组计数。

.groupBy(...).agg(F.mean(...))：分组平均值。

.groupBy(...).agg(F.max(...))：分组最大值。

.agg(F.collect_set(...))：收集唯一值列表。

.orderBy(...)：排序显示。

6. 列操作

.withColumn("new_col", F.lit(...))：添加常量列。

.withColumn("new_col", udf(col))：使用自定义 UDF 添加新列。

7. UDF / Pandas UDF

使用标准 udf() 创建 age 分类函数。

使用 pandas_udf() 实现归一化薪资计算（注释掉了实际调用）。