Pysparkで最初のデータフレームを作成します

Pysparkで最初のデータフレームを作成する

Sparkのコアデータ構造であるPysparkでデータフレームを作成することは、データ処理タスクの基礎ステップです。 データソースに応じて、これを達成するにはいくつかの方法があります。 最も単純で最も一般的なアプローチは、

メソッドを使用することです。これについては、後で詳しく説明します。 ただし、詳細に飛び込む前に、Spark環境を設定しましょう。 Pysparkをインストールする必要があります。 そうでない場合は、spark.read.csv()を使用してインストールできます。 次に、スパークセッションを初期化する必要があります。これは、スパーク機能へのエントリポイントです。これは通常、次のように行われます。このオブジェクトは、例全体で使用します。 pip install pysparkの使用が終了したら、セッションを停止することを忘れないでください。これで、最初のデータフレームを作成する準備が整いました。

<code class="python">from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()</code>

PysparkのCSVファイルからデータフレームを作成してください

sparkCSVファイルからデータの読み取りは、PySparkでデータフレームを作成するための一般的な方法です。 spark.stop()関数は、さまざまなCSV特性を処理する柔軟性を提供します。 次の構造を備えた作業ディレクトリに

このCSVファイルからデータフレームを作成する方法は次のとおりです。

spark.read.csv()data.csv

は、最初の行に列ヘッダーが含まれていることを示し、各列の型を自動的に推測することを示します。 これらのオプションが指定されていない場合、Sparkは最初の行がデータであると仮定し、すべての列にデフォルトのデータ型（通常は文字列）を割り当てます。 より多くのコントロールのためにA

<code class="csv">Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris</code>

オブジェクトを使用してスキーマを明示的に定義できます。これは、複雑なデータセットまたは大規模なデータセットに特に有益です。

Pyspark

<code class="python">from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

df.show()
spark.stop()</code>

CSVファイルからの読み取り以外に、Pysparkはデータフレーム作成のための複数のアベニューを提供します。リストまたはタプルのリストから

• ：Pythonリストまたはタプルからデータフレームを直接作成できます。 各内側リスト/タプルは行を表し、最初の内側リスト/タプルは列名を定義します。 dataFrame。 これは、半構造化されたデータに特に役立ちます。

<code class="python">from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()</code>

小口ファイルから：

Parquetは、Spark向けに最適化された円柱状のストレージ形式です。寄木細工ファイルからの読み取りは、多くの場合、CSVよりも大幅に高速です。 これには
• を使用してください。 オブジェクトは、これらのソースにアクセスするための方法を提供します。

Pysparkでデータフレームを作成する際の避ける一般的な落とし穴特に多様なデータ型を持つ大規模なデータセットの場合、スキーマを明示的に定義することは、しばしばより安全です。 ファイルごとに読み取られたレコード数を制限するために、データの分割または

<code class="csv">Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris</code>

などの他の手法を使用してください。処理。 これに対処するためにデータフレームを作成する前に、データのクリーニングと前処理が重要です。メモリの使用量を、特にデータフレームの作成中に綿密に監視して、メモリ外のエラーを防止します。

• データフレームを作成する前に、常にデータフレームを作成して、正確で効率的なデータ処理を確保することを忘れないでください。 データソースとサイズに基づいてデータフレーム作成に適した方法を選択することは、パフォーマンスを最適化するための鍵です。

以上がPysparkで最初のデータフレームを作成しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。