pandas,polars,pyspark的df对象常见用法对比

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pandas,polars,pyspark的df对象常见用法对比。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

案例背景

最近上班需要处理的都是百万,千万级的数据,pandas的性能已经不够看了(虽然它在处理数据上是真的很好用),公司都是用的polar和pyspark,我最近也学习了一些,然后写篇文章对比一下他们的常见用法。虽然他们都有数据框dataframe这个数据结构,但是具体用法还是有很多差异的。


数据选取

都是做数据分析的,那么就用最简单的机器学习数据集波士顿房价数据集吧,演示以下常见的数据处理的用法。,然后画个图,简单机器学习一下。

pyspark自己电脑装了也用不了,要分布式的虚拟机。。我这里spark都是用公司环境跑的。和pd和pl本地跑的不一样。


代码实现

我这里就用data1表示pandas的数据结构,data2表示polar数据结构。data3表示pyspark 的数据结构。3个数据结构的相同功能都用各种对应的语法展示。(data3用的不是波士顿房价的数据,是随便从公司sql里面找的一个数据....)

导入包:

import numpy as np
import pandas as pd
import polars as pl
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns

plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'               #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False               #显示负号

数据读取

首先是pandas的

data1=pd.read_excel('Boston.xlsx')
data1.head(2)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这个其实polar差不多:

data2=pl.read_excel('Boston.xlsx')  #要装一个什么csv2xlsx的包
data2.head(2)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark也差不多,但是我读不了本地数据....一直路径不对,可能公司虚拟机里面的的pyspark 的环境不一样。

#df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

一般来说你都用pyspark了,肯定不会从本地csv读取数据,一般都是直接从sql里面掏:

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark里面的.head()是只展示一行数据。

一般他们都是这样show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

敏感信息打了个码。


写入文件

#data1.to_csv(filepath)
#data2.write_csv(filepath)
#data3.write.csv(filepath,header=True)

这里就没运行了,但是是可用的,语法差不多。


查看数据基本信息

pandas很方便的info就行

data1.info()

 python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polar里面具有没有这个方法,见鬼,我只找到一个差不多的:
 

data2.schema

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这个只有数据类别,没得非空值什么的信息,差评。

pyspark是这样的:

data3.printSchema()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

其他的类型,变量名,数据形状,都是差不多:

print(data1.dtypes) ;print(data2.dtypes)  #类型
print(data1.shape)  ;print(data2.shape)   #形状
print(data1.columns);print(data2.columns) #列名称

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark是这样的:

print(data3.dtypes)
print((data3.count(), len(data3.columns)))
print(data3.columns)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars


描述性统计

这是也是一样的,都是data.describe()就行

data1.describe()

 python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

data2.describe()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark是这样的

data3.describe().show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars


查看缺失值和填充

pandas 的我很熟悉

print(data1.isnull().sum())
data1.fillna('2')

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polars有些变化

print(data2.null_count())
data2.fill_null('2')

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark贼复杂

from pyspark.sql.functions import col, sum,expr,split,substring,when
data3.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in data3.columns]).show()
# 显示每列的缺失值数量

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

填充倒是一样的

data3.fillna(2)

数据切片

我觉得pandas 的数据切片真的很厉害,很逻辑完善。

data1.loc[10:15,['CRIM','ZN']]

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polars还没怎么用熟,不好评价

data2.slice(10, 5).select(['CRIM', 'ZN'])   ##10是开始,5是行数

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这里就得提一下了,polars没有索引这个东西,所以他的切片是用开始的位置和长度来穿入参数的。太离谱了,pandas的多层索引简直是诺贝尔奖发现好不好,polars居然没得索引这个东西,虽然简化一些东西,但是很多功能都丢失了。

pyspark就更加离谱了,还需要加个辅助列表示行数才能切片。。。

from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
df_with_row_index = data3.withColumn("row_index", monotonically_increasing_id())  #新增辅助列
# 切片操作
df_with_row_index.filter((col("row_index") >= 10) & (col("row_index") <= 15)).drop("row_index").select("age", "gender").show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

可能pyspark这种对大数据处理的只会动列,不会动行,也就没得行索引这个东西,连切片都没对应的方法。


数据筛选

语法差不多,各有优缺点吧

pandas

data1[data1['MEDV'] >49.9 ]

 polars

data2.filter(data2['MEDV'] >49.9)

pyspark

data3.filter(data3.age>90).show()

选两列数据

data1[['NOX', 'RAD']]
data2.select(['NOX', 'RAD'])
data3.select("age", "gender")

数据合并

pandas 的方法太多了:

data1.merge(pd.Series(np.random.randint(0, 10, size=len(data1)),name='new'),left_index=True, right_index=True)
## 还可以pd.concat([]),还可以直接data1['new']=

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polars这个名称是真离谱啊,合并了之后名称不知道怎么给,只能重命名

##### 也是新增一列的用法
data2.with_columns(pl.Series('new1',np.random.randint(0, 10, size=len(data1)))).rename({'new1':'new'})

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

 pyspark就是这样子加一列。

data3_with_new = data3.withColumn("new", expr("rand() * 10"))  # 使用rand()函数生成随机数列

分组聚合

分组聚合麻烦起来很麻烦,可以写得超级复杂,咱们就简单求和试试

pandas:

data1.groupby('RAD').sum()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

 polars差不多

data2.groupby('RAD').sum()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

pyspark的

data3.groupBy('family_role_code').count().show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars


删除缺失值

数据是没缺失值的,就随便演示一下了

#data1.dropna()
data2.drop_nulls()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

spark和pandas一样

data3.dropna()

数据排序

pandas长一些

data1.sort_values(['MEDV','B'],ascending=False)

polars短一点,且参数名称可能有点不一样

data2.sort(by=['MEDV', 'B'],descending=True)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

data3.orderBy([data3.age,data3.nik_num],ascending=False).show(5)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars


列名称重命名

panadas除了rename,其实还有很多方法的。

data1.rename(columns={'MEDV':'y'})

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polars也有rename,但是不能传入columns,而且他也有很多别的方法

#data2.select(pl.col('MEDV').alias('10Medv'))  #挑选一行数据出来重命名
data2.select([ pl.col('NOX').alias('no'),
    pl.col('RAD').alias('yes')])   #挑选2行数据出来重命名
data2.rename({'MEDV':'y'})  #没索引这个概念,所以就不用传入形参

spark就是这样的:

data3.withColumnRenamed('kk','户口号')

应用函数

简单的函数应该是差不多的,复杂的可以有区别,但是后面遇到再说

data1['DIS'].apply(lambda x:str(x).split('.')[0])

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

data2['DIS'].apply(lambda x:str(x).split('.')[0])

 python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

我顺便验证一下pyspark切换数据类型的语法,多写了几个方法函数:

这个是年龄变成字符串切片整数

data3.withColumn("age_int", split(col("age").cast("string"), "\\.").getItem(0)).show(10)   # 取age 的整数

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这是将年龄和nik_num变成整型数

data3=data3.withColumn("age", col("age").cast("integer"))#.show()
data3=data3.withColumn("nik_num", col("nik_num").cast("integer"))
data3.show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这是将户口本变成数值型数据然后+4

data3.withColumn("kk_new", col("kk").cast("double") + 4).show(8)              # 转为数值然后+1

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

这是 将身份证里面的2-4位切片出来(spark居然是从1开始,不是0开始,我人晕了)

data3.withColumn("nik_shi", substring(col("nik").cast("string"), 3, 2)).show()      #

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars


连接数据

pandas里面主要是merge函数

polars更像sql里面用join

#data1.merge(data11, on='key')
#data2.join(data22, on='key')
#data3.join(data3_with_new, data3["kk"] == data3_with_new["kk"])    
#pyspark一般用法:   #df1.join(df2, df1['col'] == df2['col'])

删除某一列数据

两个一模一样

data1.drop(columns=['MEDV'])
data2.drop(columns=['MEDV'])

pyspark可以不用传入形参,我先增加一列,然后删除一列。

data3.withColumn('newColumn',F.lit('new')).drop('newColumn')

 相互转化

polars数据结构也可以变成pandas和numpy的

import pyarrow as pa
data2.to_pandas()  #需要安装pyarrow
#data2.to_numpy()  #也可以直接运行
data3.toPandas()

pyspark变不成numpy,但变成了pandas再变numpy也是一样的。 


链式法则

弄个复杂一点的代码段吧,来对比他们的区别

pandas的

(data1.assign(sum_B=data1['B'].sum())  # 求和的
    .assign(sorted_MEDV=data1['MEDV'].sort_values())  # 排序的
    .assign(first_name=data1['RAD'].iloc[0])  # 第一个
    .assign(Medv=data1['MEDV'].mean() * 10)  # 10倍
)[['sum_B','sorted_MEDV','first_name','Medv']].sort_values('sorted_MEDV')

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

polars 的:
 

data2.select(
    pl.sum('B'),  #求和的
    pl.col('MEDV').sort(),  #排序的
    pl.col('RAD').first().alias('first name'),  #第一个
    (pl.mean('MEDV')*10).alias('10Medv'),   #10倍
)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

spark就不写了,报错弄了半天也不知道为什么。。


数量统计

panadas我最常用的就是value_counts()的方法了吧,很方便统计一列数据每个出现的次数。

data1['RAD'].value_counts()

polars好像也一样

pyspark的对应:
 

#grouped_df['kk_ucnt'].value_counts()。  pandas方法
(grouped_df.groupBy('kk_ucnt')
                  .count()
                  .orderBy(F.col('count').desc()))
# grouped_df.groupby('nik_ucnt')['kk_ucnt'].value_counts().unstack()
result_df = (grouped_df.groupBy('nik_ucnt')
             .pivot('kk_ucnt')
             .count()  # 计算每个组合的次数
             .na.fill(0)  # 将空值填充为0,相当于unstack后的fillna(0)
             .orderBy('nik_ucnt'))

画图

pandas 的对象可以直接.plot画图的,也可以plt画图,我发现polars对象也能直接plt画图,还不错。

plt.figure(figsize=(3,2))
data1['MEDV'].plot.box() # 只有padnas对象可以这样这个方法
#plt.boxplot(data1['MEDV']) #正常的plt画图
plt.boxplot(data2['MEDV'])   #pl数据也能用plt画图
plt.show()

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

spark没得直接画图的方法,也是变成了pandas才能画图

plt.figure(figsize=(3,2))
plt.boxplot(data3.select(['age']).toPandas())   #sparkde 数据只能转为pd才能画图
plt.show()

机器学习 

我们直接把polars数据结构扔到sklearn库里面去

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
X = data2.drop(columns=['MEDV'])
y = data2['MEDV']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

线性回归:

# 线性回归
model =  LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
model.score(X_test, y_test)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

随机森林回归

# 随机森林
model =  RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
model.score(X_test, y_test)

 python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

居然是和pandas一模一样的数据结果,还不错。

pyspark那差别就大了:

我们先转化数据都变成数值型:

data3=data3.withColumn("kk", col("kk").cast("double")).withColumn("nik", col("nik").cast("double"))
data3=data3.withColumn("family_role_code", col("family_role_code").cast("integer")) 
data4=data3.withColumn("gender", when(col("gender") == "F", 1).otherwise(0))
data4.groupBy("gender").count().show()


data4.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in data4.columns]).show()

 确定没缺失值后,进行机器学习:也是随机森林



from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
label_indexer = StringIndexer(inputCol="gender", outputCol="label")
data4=data4.na.drop()
# 特征向量转换器
feature_columns = data4.columns
feature_columns.remove('gender') 
feature_assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")

# 随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label")

# 构建Pipeline
from pyspark.ml import Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[label_indexer, feature_assembler, rf])

# 拆训练集和测试集
train_data, test_data = data4.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

# 训练模型
model = pipeline.fit(train_data)
predictions = model.transform(test_data)
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("准确率:", accuracy)

python polars pl.read_excel,pandas,python,数据分析,机器学习,polars

哇贼复杂,要变形编码数据后构建管道,感觉不好用。。不是数据量大到上千w我是不会想用这个来机器学习的。。。sklearn才是真神。


总结

感觉上来说,pandas和polars最大差异在于polars没得索引这个东西,并且很多  新增列,条件筛选,切片等等是存在一定的差异的,相似地方也有一些。最让我惊喜的是plt和sklearn可以完美兼容polars的数据结构,那就真的很不错了。

pyspark有的位置和pandas很像,但是有的位置又和他们差太远了,要用好这个东西还是得多练多写。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861031.html


到了这里,关于pandas,polars,pyspark的df对象常见用法对比的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 从Pandas快速切换到Polars :数据的ETL和查询

    对于我们日常的数据清理、预处理和分析方面的大多数任务,Pandas已经绰绰有余。但是当数据量变得非常大时,它的性能开始下降。 我们以前的两篇文章来测试Pandas 1.5.3、polar和Pandas 2.0.0之间的性能了,Polars 正好可以解决大数据量是处理的问题,所以本文将介绍如何将日常的

    2023年04月20日
    浏览(33)
  • pandas dataframe df.join

    根据dataframe的index索引进行拼接,即df1.index=df2.index时,才会将df2[‘发布时间’]拼到df1左边 如果想指定共同索引,可以用df.merge 此外如果想忽略索引直接1对1拼接,可以先df.reset_index再用df.join

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • 【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

    执行 Windows + R , 运行 cmd 命令行提示符 , 在命令行提示符终端中 , 执行 命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ; 安装完毕 : 命令行输出 : 如果使用 官方的源 下载安装 PySpark 的速度太慢 , 可以使用 国内的 镜像网站 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    2024年02月06日
    浏览(41)
  • 并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比

    在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。 本文我们使用两个类似的脚本来执行提取、转换和加载(ETL)过程。 这两个脚本主要功能包括: 从两个parquet 文件中提取数据,对于小

    2024年02月16日
    浏览(41)
  • pandas中df取某列小数点后两位的四种方法

    读取文件 方法一 对x y两列取小数点后三位 方法二 对x y两列取小数点后三位 方法三 对带小数点的数据有效 将所有数据中的满足小数点的取三位 方法四 对y取小数点后两位

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • python——pandas用法详解

    目录 一、pandas简介 1.1 pandas来源 1.2 pandas特点 1.3 pandas的两种主要数据结构 二、 pandas数据结构详解 2.1 pandas——series 2.1.1 由字典创建一个series 2.1.2 由ndarray创建Series 2.1.3 由标量创建Series 2.1.4 Series特性 2.1.4.1 类ndarray 2.1.4.2 类dict(字典) 2.1.4.3 向量化操作(广播)和标签对齐 2.1

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • 【python】Pandas库用法详解!

    pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分

    2024年02月04日
    浏览(37)
  • python-pandas用法大全

    问题描述:想要把 DataFrame 最后一列 label 的数据格式从 float 改成 int 原来: 代码: out: 读取时要注意的参数有 sep 等等。 在表头顺序一样的情况下,可以这样无脑连接两个 DataFrame : 有关 np.concat 的可以看:https://www.jb51.net/article/164905.htm 本文主要讲 np.merge() 。 但是如果两个

    2024年02月05日
    浏览(36)
  • 利用Python进行数据清洗与预处理:Pandas的高级用法【第147篇—Pandas的高级用法】

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 在数据科学和机器学习领域,数据清洗和预处理是至关重要的步骤。Pandas库作为Python中最受欢迎的数据处理工具之一,提供了强大的功能来处

    2024年04月09日
    浏览(104)
  • 【Python】进阶学习:pandas--rename()用法详解

    【Python】进阶学习:pandas-- rename()用法详解 🌈 个人主页:高斯小哥 🔥 高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、

    2024年04月11日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包