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Intermediate
3h 3m

从 Pandas 到 PySpark DataFrame

Pandas 是一个流行的 Python 库,用于数据操作,但在处理大规模数据集时存在一定的局限性。Apache Spark 分析库则能显著提升性能。 本课程将帮助你通过 PySpark 库利用 Apache Spark 的多线程能力,提升基于 Python 的数据处理效率。你将从将数据读入 PySpark DataFrame 开始,学习基本的输入输出操作,如重命名字段、选择列和写入数据。接着深入学习转换操作,包括聚合、统计分析和表连接,并掌握自定义函数的创建方法。在每个步骤中,你都会先快速回顾 Pandas 的用法,然后逐步过渡到使用功能更强大的 PySpark 库,充分释放 Apache Spark 的潜力。 完成本课程后,你将能够高效且可靠地处理大量数据,即使数据分散存储在多个文件中,也能轻松应对。

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从 Pandas 到 PySpark DataFrame
Pandas 是一个流行的 Python 库,用于数据操作,但在处理大规模数据集时存在一定的局限性。Apache Spark 分析库则能显著提升性能。 本课程将帮助你通过 PySpark 库利用 Apache Spark 的多线程能力,提升基于 Python 的数据处理效率。你将从将数据读入 Py...

WHAT YOU'LL LEARN

对 Apache Spark 以及 Python 的 PySpark 库具备实际操作能力

Content

6 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

简介
  1. 1

    入门

  2. 2

    数据集概览

数据输入/输出
  1. 1

    数据输入与输出入门

  2. 2

    将数据读入 DataFrame

  3. 3

    重命名属性

  4. 4

    选择属性子集

  5. 5

    数据输入与输出:保存快照

  6. 6

    读取 Parquet 数据源

  7. 7

    编写生产代码

  8. 8

    测验:数据输入与输出

  9. 9

    挑战:数据输入与输出

  10. 10

    解决方案:数据输入与输出

数据转换
  1. 1

    数据转换简介

  2. 2

    设置

  3. 3

    处理日期时间

  4. 4

    填补缺失的数据点

  5. 5

    每种产品的平均评论数

  6. 6

    每个产品的总评论数

  7. 7

    评论文本长度的分布

  8. 8

    年度中位数评论

  9. 9

    2017年最受欢迎的评论

  10. 10

    比较2016年和2017年的总评论数

  11. 11

    使用 melt 和 pivot 进行宽格式与长格式之间的转换

  12. 12

    日期转换:保存快照

  13. 13

    避免使用全局作用域

  14. 14

    测验:数据转换

  15. 15

    挑战:数据转换

  16. 16

    解决方案:数据转换

用户定义函数(UDF)
  1. 1

    用户自定义函数简介

  2. 2

    Python与Scala之间的对象转换

  3. 3

    编写用户自定义函数

  4. 4

    UDF 实战

  5. 5

    UDF:保存快照

  6. 6

    测验:用户自定义函数

  7. 7

    挑战:用户自定义函数

  8. 8

    解决方案:用户自定义函数

总结
  1. 1

    结论

附录
  1. 1

    亚马逊评论数据(2018)

  2. 2

    pandas 和 PySpark:背后的工作原理

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Course Author:Anonymous User

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