Pyspark：以表格格式显示火花数据框

Posted 2023-04-15

【中文标题】Pyspark：以表格格式显示火花数据框

【英文标题】：Pyspark: display a spark data frame in a table format

【发布时间】：2016-08-21 18:24:58

【问题描述】：

我正在使用 pyspark 读取如下镶木地板文件：

my_df = sqlContext.read.parquet('hdfs://myPath/myDB.db/myTable/**')

然后当我执行my_df.take(5) 时，它会显示[Row(...)]，而不是像我们使用pandas 数据框时那样的表格格式。

是否可以像熊猫数据框一样以表格格式显示数据框？谢谢！

【问题讨论】：

试试这个：my_df.take(5).show()

我得到错误： in () ----> my_df.take(5).show() AttributeError: 'list' object has no属性“显示”

应该是my_df.show().take(5)

@MaxU .take(5).show() 与 .show(5) 有何不同？它更快吗？

my_df.show(5) #5 是行数。

【参考方案1】：

show 方法可以满足您的需求。

例如，给定以下 3 行数据框，我可以像这样只打印前两行：

df = sqlContext.createDataFrame([("foo", 1), ("bar", 2), ("baz", 3)], ('k', 'v'))
df.show(n=2)

产生：

+---+---+
|  k|  v|
+---+---+
|foo|  1|
|bar|  2|
+---+---+
only showing top 2 rows

【讨论】：

这是 v 原始 vs pandas：例如用于包装它不允许水平滚动

感谢您的回答！但是，链接似乎已损坏。

感谢您的提醒。更新了指向新文档位置的链接

【参考方案2】：

正如@Brent 在@maxymoo 的回答的评论中提到的，你可以试试

df.limit(10).toPandas()

在 Jupyter 中获得更漂亮的表格。但是，如果您不缓存 spark 数据帧，这可能需要一些时间才能运行。另外，.limit() 不会保持原始 spark 数据帧的顺序。

【讨论】：

如果您使用的是toPandas()，请考虑启用 PyArrow 优化：medium.com/@giorgosmyrianthous/…

【参考方案3】：

假设我们有以下 Spark DataFrame：

df = sqlContext.createDataFrame(
    [
        (1, "Mark", "Brown"), 
        (2, "Tom", "Anderson"), 
        (3, "Joshua", "Peterson")
    ], 
    ('id', 'firstName', 'lastName')
)

---

通常可以使用三种不同的方式来打印数据框的内容：

打印 Spark DataFrame

最常用的方式是使用show()函数：

>>> df.show()
+---+---------+--------+
| id|firstName|lastName|
+---+---------+--------+
|  1|     Mark|   Brown|
|  2|      Tom|Anderson|
|  3|   Joshua|Peterson|
+---+---------+--------+

垂直打印 Spark DataFrame

假设您有相当多的列，并且您的数据框不适合屏幕。您可以垂直打印行 - 例如，以下命令将垂直打印前两行，没有任何截断。

>>> df.show(n=2, truncate=False, vertical=True)
-RECORD 0-------------
 id        | 1        
 firstName | Mark     
 lastName  | Brown    
-RECORD 1-------------
 id        | 2        
 firstName | Tom      
 lastName  | Anderson 
only showing top 2 rows

转换为 Pandas 并打印 Pandas DataFrame

或者，您可以使用.toPandas() 和最后print() 将 Spark DataFrame 转换为 Pandas DataFrame。

>>> df_pd = df.toPandas()
>>> print(df_pd)
   id firstName  lastName
0   1      Mark     Brown
1   2       Tom  Anderson
2   3    Joshua  Peterson

请注意，当您必须处理相当大的数据帧时，不建议这样做，因为 Pandas 需要将所有数据加载到内存中。如果是这种情况，在将大型 spark 数据帧转换为 pandas 数据帧时，以下配置将有所帮助：

spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")

更多详情可以参考我的博文Speeding up the conversion between PySpark and Pandas DataFrames

【参考方案4】：

是的：在您的数据框上调用toPandas 方法，您将获得一个实际熊猫数据框！

【讨论】：

我试着做：my_df.toPandas().head()。但是得到了错误：Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe。 ：org.apache.spark.SparkException：作业因阶段失败而中止：阶段 2.0 中的任务 301 失败 1 次，最近一次失败：阶段 2.0 中丢失任务 301.0（TID 1871，本地主机）：java.lang.OutOfMemoryError：Java 堆空间

这很危险，因为这会将整个数据框收集到单个节点中。

需要强调的是，在传统的 Spark RDD 场景中，这会很快耗尽内存。

它应该与限制一起使用，例如 df.limit(10).toPandas() 以防止 OOMs

使用 .toPandas()，我收到以下错误：调用 o86.get 时出错。 : java.util.NoSuchElementException: spark.sql.execution.pandas.respectSessionTimeZone 我该如何处理？

【参考方案5】：

如果您使用的是 Jupyter，这对我有用：

[1] df= spark.read.parquet("s3://df/*")

[2] dsp = 用户

[3] ％％展示 dsp

这显示了格式良好的 html 表格，您也可以直接在其上绘制一些简单的图表。有关 %%display 的更多文档，请输入 %%help。

【参考方案6】：

也许这样的东西更优雅一点：

df.display()
# OR
df.select('column1').display()