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PySpark 데이터프레임 - 판다스로 변환하지 않고 열거하는 방법?

스택큐힙리스트 2023. 11. 3. 23:25
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나는 매우 큰 pyspark.sql.dataframe.DataFrame인 df를 가지고 있습니다.
내가 필요한 레코드를 작성할 수 있는 방법이 필요합니다 - 따라서 특정 인덱스로 레코드에 액세스할 수 있습니다. (또는 인덱스 범위로 레코드 그룹을 선택할 수 있습니다)


Pandas에서는 다음과 같이 할 수 있었습니다.


indexes=[2,3,6,7] 
df[indexes]

여기서 비슷한 기능을 원합니다, (그리고 dataframe을 pandas로 변환하지 않는다면)


내가 할 수 있는 최선은 다음과 같습니다:



  • 원래 데이터프레임의 모든 객체를 열거하는 것입니다:


    indexes=np.arange(df.count())
    df_indexed=df.withColumn('index', indexes)


    • where() 함수를 사용하여 필요한 값을 찾습니다.



질문:


  1. 왜 작동하지 않는지 및 작동하게 하는 방법은 무엇인가요? 데이터프레임에 행을 추가하는 방법은 무엇인가요?

  2. 나중에 다음과 같이 작동할까요:


     indexes=[2,3,6,7] 
     df1.where(index in indexes).collect()

  3. 더 빠르고 간단한 방법은 있나요?


답변 1

창 함수가 PARTITION BY 절 없이 호출되면 모든 데이터가 단일 파티션으로 이동하는 것 같으므로 위의 방법이 결국 최선의 해결책은 아닐 수 있습니다.



이것을 처리하는 더 빠르고 간단한 방법은 없을까요?



실제로는 아닙니다. Spark DataFrames는 임의의 행 액세스를 지원하지 않습니다.


PairedRDD는 HashPartitioner를 사용하여 데이터를 분할하는 경우 상대적으로 빠른 lookup 메서드를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 또한 효율적인 조회를 지원하는 indexed-rdd 프로젝트도 있습니다.


편집:


PySpark 버전과 관계없이 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType
row = Row(char)
row_with_index = Row(char, index)
df = sc.parallelize(row(chr(x)) for x in range(97, 112)).toDF()
df.show(5)
## +----+
## |char|
## +----+
## |   a|
## |   b|
## |   c|
## |   d|
## |   e|
## +----+
## 상위 5개의 행만 표시됩니다.
# 이 부분은 테스트되지 않았지만 작동해야 하며 나중에 작업을 절약할 것입니다.
schema  = StructType(
    df.schema.fields[:] + [StructField(index, LongType(), False)])
indexed = (df.rdd # rdd 추출
    .zipWithIndex() # 인덱스 추가
    .map(lambda ri: row_with_index(*list(ri[0]) + [ri[1]])) # 행으로 매핑
    .toDF(schema)) # 스키마 없이도 작동하되 비용이 더 많이 들 것입니다.
# Spark < 1.3에서 inSet
indexed.where(col(index).isin(indexes))

답변 2

PySpark은 Apache Spark의 Python 패키지로, 대용량 데이터 처리를 위한 효율적인 방법을 제공합니다. PySpark에서는 데이터 조작과 분석을 위해 DataFrame과 RDD(Resilient Distributed Datasets)를 사용합니다. 이 중에서 DataFrame은 구조화된 데이터를 다루기 위한 가장 일반적인 API입니다.
여러 가지 이유로 인해 DataFrame에서 행의 인덱스를 열거해야 할 때가 있습니다. 일반적으로 행의 열거는 행을 식별하거나 필터링, 정렬 등의 작업을 수행하기 위해 필요합니다. 이러한 작업은 Spark의 데이터 처리 기능과 함께 PySpark DataFrame을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, DataFrame의 특정 조건을 충족하는 행을 선택하고 해당 행의 인덱스를 반환하는 것은 흔히 사용되는 작업입니다.
그러나 이미 Pandas DataFrame을 사용해 본 적이 있다면, 'enumerate'를 사용하여 PySpark DataFrame의 행을 열거하고 싶을 수 있습니다. Pandas에서 'enumerate' 함수를 사용하면 DataFrame의 인덱스를 별도의 열로 추가할 수 있습니다. 이러한 기능이 PySpark DataFrame에도 존재하면 편할 것입니다.
하지만 PySpark DataFrame은 분산 데이터 처리를 위한 기능과 확장성을 제공하기 위해 설계되어 있으며, 일반적으로는 각 행에 대해 생성되는 고유한 식별자를 제공하지 않습니다. 따라서 PySpark DataFrame에서 직접 'enumerate' 함수를 사용하여 행을 열거할 수는 없습니다.
그러나 대안으로 행 번호를 나타내는 새로운 열을 DataFrame에 추가하는 방법이 있습니다. 'monotonically_increasing_id' 함수를 사용하면 개별 행에 고유한 식별자를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 각 행을 구분하고 열거할 수 있습니다. 이 방법은 PySpark DataFrame에서 행을 열거하는 효율적인 방법입니다.
제안된 방법을 요약하면 다음과 같습니다: PySpark DataFrame에 'monotonically_increasing_id' 함수를 사용하여 새로운 열을 추가하고, 이 열을 사용하여 행을 열거합니다. 이러한 방법을 사용하면 Pandas를 사용하지 않고도 효과적으로 PySpark DataFrame에서 행을 열거할 수 있습니다.
이처럼 PySpark DataFrame에서 행을 열거하는 방법은 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 처리를 위해 PySpark을 사용하는 경우 DataFrame을 사용하여 여러 작업을 수행할 수 있으며, 'monotonically_increasing_id' 함수를 활용하여 열거 작업을 수행할 수 있습니다.
PySpark DataFrame의 장점과 함께 행을 열거하는 방법을 알면 대용량 데이터 처리에 유용한 도구를 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다. 데이터 처리 작업에 필요한 강력한 기능을 제공하는 PySpark을 사용하면 복잡한 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있고, 어플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이와 같은 방법을 사용하여 PySpark DataFrame에서 행을 열거함으로써 데이터 과학 및 대용량 데이터 처리와 관련된 여러 작업을 원활하게 진행할 수 있습니다. PySpark의 다양한 기능과 DataFrame의 유연성을 적절하게 활용하면 데이터 처리 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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