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  • DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。 1.结构化的数据文件 val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext...

    Dataframe的三种构造方式


    DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。

    1.结构化的数据文件

    val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    
    val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
    
    // Displays the content of the DataFrame to stdout
    df.show()
    

    Hive表

    // sc is an existing SparkContext.
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    
    sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
    sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
    
    // Queries are expressed in HiveQL
    sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
    

    JDBC

    sqlContext.load("jdbc", Map("url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?user=your_user&password=your_password", "dbtable" -> "your_table"))
    
    

    RDD

    val rowRDD = peopleRDD
      .map(_.split(","))
      .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim))
     
    // Apply the schema to the RDD
    val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
    
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  • Spark创建DataFrame

    2020-09-24 09:31:17
    1. DataFrame 在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame,也可以通过DataFrame转化为RDD,DataFrame可以理解为数据的一个格式,实质show()就是一张表。 读取数据构造DataFrame主要有...2. 从json文件读取构造DataFrame p

    1. DataFrame

    在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame,也可以通过DataFrame转化为RDD,DataFrame可以理解为数据的一个格式,实质show()就是一张表。

    读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式:

    • 从Json文件中读取
    • 通过SQLContext构造类对象构造DataFrame
    • 动态创建Schema构造当前的DataFrame结构
    • 从parquet文件中读取
    • 从MySQL中读取数据
    • 从Hive中读取数据

    2. 从json文件读取构造DataFrame

    	public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf();
            conf.setMaster("local").setAppName("dfTest");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
            SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
    
            DataFrame df1 = sqlContext.read().format("json").json("./scala/student");
            df1.show();
            // 通过注册临时表的方法,可以使用我们比较熟悉的方式查询当前数据
            df1.registerTempTable("student");
    //        DataFrame df2 = sqlContext.sql("select name,age from student where age > 23");
            // 通过最原始的方式查询当前表的一些数据,利用DataFrame可以直接查询,其实质就是一张表
            // 如果注册成为了一张临时表,此时通过SQLContext可以利用我们的查询语句进行直接的查询
            DataFrame df2 = df1.select(df1.col("name"), df1.col("age")).where(df1.col("age").lt(24));
    
            df2.show();
    
            sc.stop();
        }
    

    直接读取然后格式化为json格式的信息即可。

    2. 通过文件读取,动态构建类的RDD

    public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf();
            conf.setMaster("local").setAppName("dfTestTwo");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
            SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
            JavaRDD<String> rdd1 = sc.textFile("./scala/person");
    
            // 转换为Person的RDD
            JavaRDD<Person> personRdd = rdd1.map(new Function<String, Person>() {
                @Override
                public Person call(String s) throws Exception {
                    String[] split = s.split(",");
                    return new Person(Integer.valueOf(split[0]), split[1], split[2]);
                }
            });
            // 构建DataFrame整体的框架
            DataFrame df1 = sqlContext.createDataFrame(personRdd, Person.class);
            df1.show();
    
            df1.registerTempTable("person");
    
            DataFrame sql = sqlContext.sql("select name,age,address from person where age in (23,24)");
            sql.show();
    
            // 现在通过DataFrame构建person对象
            // 首先要获取当前dataFrame的一个JavaRDD对象
            JavaRDD<Row> rowJavaRDD = sql.javaRDD();
            // 然后将当前的JavaRDD<Row>对象转化为JavaRDD<Person>对象即可
            JavaRDD<Person> personJavaRDD = rowJavaRDD.map(new Function<Row, Person>() {
                @Override
                public Person call(Row row) throws Exception {
                    Person person = new Person();
                    person.setAge(Integer.valueOf(row.getAs("age") + ""));
                    person.setName(row.getAs("name") + "");
                    person.setAddress(row.getAs("address") + "");
                    return person;
                }
            });
    
            personJavaRDD.foreach(new VoidFunction<Person>() {
                @Override
                public void call(Person person) throws Exception {
                    System.out.println(person);
                }
            });
    
            sc.stop();
        }
    

    首先需要构造一个当前的类,然后读取类的信息,然后构造当前类的一个DataFrame

    3. 动态创建Schema构造DataFrame

    	public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf();
            conf.setMaster("local").setAppName("dfTestThree");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
            SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
            JavaRDD<String> rdd1 = sc.textFile("./scala/person");
            // 动态构建Schema
            JavaRDD<Row> rowJavaRDD = rdd1.map(new Function<String, Row>() {
                @Override
                public Row call(String s) throws Exception {
                    String[] split = s.split(",");
                    return RowFactory.create(split[1], Integer.parseInt(split[0]), split[2]);
                }
            });
    
            // 动态创建schema,字段需要匹配操作
            List<StructField> fields = Arrays.asList(
                    DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
                    DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true),
                    DataTypes.createStructField("address", DataTypes.StringType, true)
            );
    
            // 创建schema,结构
            StructType schma = DataTypes.createStructType(fields);
    
            // 动态创建DataFrame
            DataFrame dataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowJavaRDD, schma);
            dataFrame.show();
    
    
            sc.stop();
    
        }
    

    构造属性集合,然后构建结构类型Schema,最后通过SQLContext构造DataFrame

    4. 从parquet文件中读取构造

    parquet实质也是Spark主动生成的一种压缩数据格式的文件。

    	public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf();
            conf.setMaster("local").setAppName("parquent");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
            SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
            JavaRDD<String> javaRDD = sc.textFile("./scala/student");
            DataFrame df = sqlContext.read().json(javaRDD);
    
            df.write().mode(SaveMode.Ignore).format("parquet").save("./scala/parquent");
    
            DataFrame load = sqlContext.read().format("parquet").load("./scala/parquent");
            load.show();
    
            sc.stop();
    
        }
    

    5. 从MySQL中读取数据构造DataFrame

    通过远程连接MySQL获取数据,但是获取数据之前,需要先将各个字段给构造好。

    	public static void main(String[] args) {
            SparkConf conf = new SparkConf();
            conf.setMaster("local").setAppName("dfSql");
            conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","200");
            JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    
            SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
    
            /**
             * 人为构建DataFrame然后将数据写入其中即可写的其实就是当前的一个DataFrame
             * 即构建DataFrame,带入的数据即是我们构建时写入的数据
             *
             * 构建DataFrame的话,首先需要读入数据,然后通过StructField构建当前的一个表格属性的List
             * 然后通过DataTypes构建当前的数据类型StructType,最后通过sqlContext构建当前的一个DataFrame
             */
            JavaRDD<String> javaRDD = sc.parallelize(Arrays.asList("1 Caoduanxi 24", "2 Zhangsan 21", "3 Lisi 22"));
            JavaRDD<Row> map = javaRDD.map(new Function<String, Row>() {
                @Override
                public Row call(String s) throws Exception {
                    String[] s1 = s.split(" ");
                    return RowFactory.create(Integer.parseInt(s1[0] + ""), s1[1], s1[2]);
                }
            });
    
            List<StructField> structFields = new ArrayList<>();
            structFields.add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, true));
            structFields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true));
            structFields.add(DataTypes.createStructField("age", DataTypes.StringType, true));
    
            StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
    
            DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(map, structType);
    
            Properties properties = new Properties();
            properties.setProperty("user", "***");
            properties.setProperty("password", "****");
    
            df.write().mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://106.15.1xx.xx:3306/study", "person", properties);
    
            /*
                填写参数获取此时数据库的信息
             */
    //        Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();
    //        // 参数也可以一个一个的传入
    //        map.put("url","jdbc:mysql://106.15.125.75:3306/study");
    //        map.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
    //        map.put("user","root");
    //        map.put("password","123456");
    //        map.put("dbtable","logs");
    //
    //        DataFrame df = sqlContext.read().format("jdbc").options(map).load();
    //        df.show();
    
            // 单独录入也可以,但是需要format格式为jdbc格式,然后需要load一下数据才可以被加载位当前的DataFrame
            DataFrameReader dfReader = sqlContext.read().format("jdbc");
            dfReader.option("url", "jdbc:mysql://106.15.125.75:3306/study");
            dfReader.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
            dfReader.option("user", "root");
            dfReader.option("password", "123456");
            dfReader.option("dbtable", "logs");
    
    //        DataFrame df2 = dfReader.load();
    //        df2.show();
    //
    //        df2.registerTempTable("logs");
    //        DataFrame sql = sqlContext.sql("select * from logs");
    //        sql.show();
    //
    //        // 将结果写回mysql中
    //        Properties properties = new Properties();
    //        properties.setProperty("user", "root");
    //        properties.setProperty("password", "123456");
    //        // 如果自己认为构造一张表出来的话,还是可以直接放入到其中实现的
    //        df2.write().mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://106.15.125.75:3306/study", "logs", properties);
            System.out.println("****finished****");
            sc.stop();
        }
    

    6. 小结

    数据的处理主要是通过RDD来实现的,主要是一些算子在其中主导数据的处理,但是输入的数据要想转换为RDD可处理,需要先转换为DataFrame,然后再转化为RDD,此时可以通过Transformations和Actions算子来处理即可。

    Keep thinking, keep coding! 2020-9-24 南京

    展开全文
  • DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 方式一:将一个{key:list[]}转换成DataFrame,其中key为列名 df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'Name':['dekyi','jack','tom']}) 结果: id Name 0...

    创建Series

    import pandas as pd 
    #从字典创建
    dict = {'id':'1','name':'dekyi','age':'29'}
    s = pd.Series(dict)
    print(s)
    结果:
    id          1
    name    dekyi
    age        29
    dtype: object
    
    #从列表创建
    list = [1,'dekyi',29]
    s1 = pd.Series(list,index=['id','name','age'])
    print(s1)
    结果:
    id          1
    name    dekyi
    age        29
    dtype: object
    或者不指定索引
    print(pd.Series([1, 2, 3, 4]))
    结果:
    0    1
    1    2
    2    3
    3    4
    dtype: int64

      

    import pandas as pd
    s1 = pd.Series([1,2,3],index=[1,2,3],name='a')
    s2 = pd.Series([10,20,30],index=[1,2,3],name='b')
    s3 = pd.Series([100,200,300],index=[1,2,3],name='c')
    #从字典形式加进DataFrame,series是列
    df1 = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3})
    print(df1)
    结果:
       a   b    c
    1  1  10  100
    2  2  20  200
    3  3  30  300
    #从列表形式加进DataFrame,series是行
    df2 = pd.DataFrame([s1,s2,s3])
    print(df2)
    结果:
         1    2    3
    a    1    2    3
    b   10   20   30
    c  100  200  300
    
    特别的,如果s1,s2,s3的名字不一样,输出结果如何?
    import pandas as pd
    s1 = pd.Series([1,2,3],index=[1,2,3],name='a')
    s2 = pd.Series([10,20,30],index=[1,2,3],name='b')
    s3 = pd.Series([100,200,300],index=[2,3,4],name='c')
    #从字典形式加进DataFrame,series是列
    df1 = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3})
    print(df1)
    结果:
         a     b      c
    1  1.0  10.0    NaN
    2  2.0  20.0  100.0
    3  3.0  30.0  200.0
    4  NaN   NaN  300.0
    

    Series常用方法

    Series.at['索引‘]   处理特定单元格,在dataframe也能用 

    Series.apply(函数名) ,指对其中的每个元素进行映射,即将apply的函数作用于每一个元素。

    创建DataFrame

    DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框

    方式一:将一个{key:list[]}转换成DataFrame,其中key为列名  

    df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'Name':['dekyi','jack','tom']})
    结果:
       id   Name
    0   1  dekyi
    1   2   jack
    2   3    tom

    方式二:DataFrame(data,columns = ['col1','col0']),data是形式为{key:list[]}的字典,columns参数-指定列的顺序,

    如果columns中传入的列名找不到,不会报错,而是产生一列 NA 值。

    注意:将如果以字典形式创建,key为列;如果以列表形式创建,则以行写入,index变为列表。

    df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'Name':['dekyi','jack','tom']},columns = ['Name','id'])
    结果:
        Name  id
    0  dekyi   1
    1   jack   2
    2    tom   3
    

    方式三:DataFrame(data,columns = ['col1','col0'],index=['c1','c2','c3'..])data是形式为{key:list[]}的字典,index指定行索引

    df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3],'Name':['dekyi','jack','tom']},columns = ['Name','id'],index=['c1','c2','c3'])
    结果:
         Name  id
    c1  dekyi   1
    c2   jack   2
    c3    tom   3

    获取数据:

    方式一:根据列索引获取

    print(df['Name'])
    结果:
        0    dekyi
    1     jack
    2      tom
    Name: Name, dtype: object

    方式二:根据行索引获取  (ix操作:混合使用下标和名称进行选取)

    #用index索引进行定位,所以参数是整型,如:df.iloc[10:20, 3:5]
    print(df.iloc[1:3])
    结果:
        Name  id
    c2  jack   2
    c3   tom   3
    
    print(df.iloc[1:3,0])
    结果:
    c2    jack
    c3     tom
    Name: Name, dtype: object
    
    #loc还能赋值
    df.loc[:,'age']=18
    print(df)
    结果:
        name  age  score
    id                  
    1     de   18     98
    2     ji   18     87
    3    yan   18     88
    4     zp   18     95
    5     lp   18     75
    6     ko   18     84
    7    dww   18     95
    8     ki   18     84
    9     po   18     81
    10    er   18     79
    11  dwee   18     95
    12    tt   18     92
    13    uu   18     81
    14    pp   18     25
    
    
    #用column名和index名进行定位
    print(df.loc['c1':'c3','Name'])
    结果:
    c1    dekyi
    c2     jack
    c3      tom
    Name: Name, dtype: object
    
    #布尔值列表是根据某个位置的True or False 来选定,如果某个位置的布尔值是True,则选定该row
    import pandas as pd
    df = pd.read_excel('C:\\Users\\sjyyz\\file\\student.xls',index_col='id')
    print(df)
    结果:
        name  age  score
    id                  
    1     de   15     98
    2     ji   25     87
    3    yan   18     88
    4     zp   12     95
    5     lp   23     75
    6     ko   21     84
    7    dww   18     95
    8     ki   12     84
    9     po   13     81
    10    er   15     79
    11  dwee   35     95
    12    tt   38     92
    13    uu   25     81
    14    pp   28     25
    print(df.loc[[True]])
    print(df.loc[[True,False,True]])
    结果:
       name  age  score
    id                 
    1    de   15     98
       name  age  score
    id                 
    1    de   15     98
    3   yan   18     88
    
    #条件布尔值
    print(df.loc[df.age>18])
    结果:
        name  age  score
    id                  
    2     ji   25     87
    5     lp   23     75
    6     ko   21     84
    11  dwee   35     95
    12    tt   38     92
    13    uu   25     81
    14    pp   28     25
    
    #通过函数得到布尔结果选定数据
    #一空格一斜线是换行
    students = df.loc[df.age.apply(lambda a:18<=a<30)] \ 
    .loc[df.score.apply(lambda s:85<=s<100)]
    print(students)
    结果:
       name  age  score
    id                 
    2    ji   25     87
    3   yan   18     88
    7   dww   18     95

    常用方法:

    (1) reindex(index,columns,fill_value=x,method=ffill,)方法 —— 重新索引:根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。

    (2) data.drop([‘idx1’,’idx2’],axis) —— 前面删除行,后面添加axis参数删除列。

    (3) 算数运算:——补齐后运算,运算默认产生浮点型,不重叠的索引会取并集,值为 NA;如果不想这样,试试使用 add() 方法进行。

    (4)data.at['行‘,’列‘]——: 访问行/列标签对的单个值

    (5) data.sort_value(by='列(这里的值也可以是列表,对多个列依次排序)‘,axis=0/1,ascending=True,inplace=True)  排序 asix=0按照列排序,ascending 升/降序,inplace在当前文件操作。

    (6) grouby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)
    (as_index的作用:当为True时会把分组的列当作索引,这样就取值的时候就复杂点。)

    (7)groupby函数是基于行操作的,而agg是基于列操作的.agg可对分组后的数据进行多重统计计算。

    (8)pandas自带两个方法可以直接获取最大:nlargest和最小:nsmallest 

    DataFrame.nsmallest(self, n, columns, keep='first')  n:要检索的项目数;columns:列名或按顺序排列的名称。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 我所了解到的,将json串解析为DataFrame的方式主要有一样三种: 利用pandas自带的read_json直接解析字符串 ...利用json的loads和pandas的DataFrame直接构造(这个过程需要手动修改loads得到的字典格式)

    我所了解到的,将json串解析为DataFrame的方式主要有一样三种:

    1. 利用pandas自带的read_json直接解析字符串
    2. 利用json的loads和pandas的json_normalize进行解析
    3. 利用json的loads和pandas的DataFrame直接构造(这个过程需要手动修改loads得到的字典格式)

    实验代码如下:
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    from pandas.io.json import json_normalize
    import pandas as pd
    import json
    import time
    
    # 读入数据
    data_str = open('data.json').read()
    print data_str
    
    # 测试json_normalize
    start_time = time.time()
    for i in range(0, 300):
        data_list = json.loads(data_str)
        df = json_normalize(data_list)
    end_time = time.time()
    print end_time - start_time
    
    # 测试自己构造
    start_time = time.time()
    for i in range(0, 300):
        data_list = json.loads(data_str)
        data = [[d['timestamp'], d['value']] for d in data_list]
        df = pd.DataFrame(data, columns=['timestamp', 'value'])
    end_time = time.time()
    print end_time - start_time
    
    #  测试read_json
    start_time = time.time()
    for i in range(0, 300):
        df = pd.read_json(data_str, orient='records')
    end_time = time.time()
    print end_time - start_time
    


    实验结果如下:

    可以看出由于read_json直接对字符串进行的解析,其效率是最高的,但是其对JSON串的要求也是最高的,需要满足其规定的格式才能够读取。其支持的格式可以在pandas的官网点击打开链接可以看到。然而json_normalize是解析json串构造的字典的,其灵活性比read_json要高很多。但是令人意外的是,其效率还不如我自己解析来得快(自己解析时使用列表解析的功能比普通的for循环快很多)。当然最灵活的还是自己解析,可以在构造DataFrame之前进行一些简单的数据处理。

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