python编程快速上手（持续更新中…） 推荐系统基础
文章目录 python编程快速上手（持续更新中…）推荐系统基础1、Spark SQL 介绍1.1 Spark SQL概念1.2 Spark SQL历史1.3 SparkSQL优势1.4 为什么使用SparkSQL 2、DataFrame2.1 介绍2.2 创建DataFrame2.3 DataFrame API实现基于RDD创建从RDD创建DataFrame从csv中读取数据增加一列删除一列统计信息提取部分列基本统计功能分组统计自定义的汇总方法拆分数据集采样数据查看两个数据集在类别上的差异交叉表udf 2.4 DataFrame 常用API总结 3、JSON数据的处理3.1 介绍JSON数据从JSON到DataFrame加载json数据嵌套结构的JSON 3.2 实践静态json数据的读取和操作动态json数据的读取和操作 4、数据清洗4.1数据去重4.2缺失值处理4.3异常值处理 1、Spark SQL 介绍 1.1 Spark SQL概念
它是spark中用于处理结构化数据的一个模块
1.2 Spark SQL历史Spark处理结构化数据的一个模块（功能跟hive类相似，最早是shark,为了解决hive速度慢问题） SparkSQL和SparkCore与hive和MapReudce关系类似
1.3 SparkSQL优势代码少
Spark操作sql两种 方式通过sql语句自带DataFrame的API速度块（对比RDD）
Spark SQL API转化RDD时候会执行优化优化引擎转化RDD比我们自己写效率更高DataFrame在操作结构化操作时
引入Schame(表结构)Off-heap 1.4 为什么使用SparkSQL代码少 速度块 可以直接连接数据库 兼容hive
2、DataFrame 2.1 介绍DataFrame分布式行集合
基于RDD
Immuatable 不可变Lazy Evaluations TransformationactionDistributed
DataFrame vs RDD区别
DataFrame相当于带有SchameRDDDataFrame还引入了off-heap,意味着可以使用JVM堆以外的内存RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合Pandas DataFrame vs Spark DataFrame
单机VS分布式计算Spark DataFrame集群并行执行Spark DataFrame值不可更改Pandas DataFrameapi丰富 2.2 创建DataFrame1，创建dataFrame的步骤 ? 调用方法例如：spark.read.xxx方法 2，其他方式创建dataframe createDataFrame：pandas dataframe、list、RDD 数据源：RDD、csv、json、parquet、orc、jdbc
jsonDF = spark.read.json("xxx.json") jsonDF = spark.read.format('json').load('xxx.json') parquetDF = spark.read.parquet("xxx.parquet") jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/db_name").option("dbtable","table_name").option("user","xxx").option("password","xxx").load()Transformation:延迟性操作
action：立即操作
2.3 DataFrame API实现 基于RDD创建先创建sparksession
从RDD创建DataFrame
代码：
from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import Row spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 6) # ================直接创建========================== l = [('Ankit',25),('Jalfaizy',22),('saurabh',20),('Bala',26)] rdd = sc.parallelize(l) #为数据添加列名 people = rdd.map(lambda x: Row(name=x[0], age=int(x[1]))) #创建DataFrame schemaPeople = spark.createDataFrame(people) 从csv中读取数据 # ==================从csv读取======================#加载csv类型的数据并转换为DataFrame df = spark.read.format("csv"). \ option("header", "true") \ .load("iris.csv") #显示数据结构 df.printSchema() #显示前10条数据 df.show(10) #统计总量 df.count() #列名 df.columns 增加一列 # ===============增加一列(或者替换) withColumn=========== #定义一个新的列，数据为其他某列数据的两倍 #如果操作的是原有列，可以替换原有列的数据 df.withColumn('newWidth',df.SepalWidth * 2).show() 删除一列 # ==========删除一列 drop========================= #删除一列 df.drop('cls').show() 统计信息 #================ 统计信息 describe================ df.describe().show() #计算某一列的描述信息 df.describe('cls').show() 提取部分列 # ===============提取部分列 select============== df.select('SepalLength','SepalWidth').show() 基本统计功能 # ==================基本统计功能 distinct count===== df.select('cls').distinct().count() 分组统计 groupby(colname).agg({'col':'fun','col2':'fun2'}) df.groupby('cls').agg({'SepalWidth':'mean','SepalLength':'max'}).show() # avg(), count(), countDistinct(), first(), kurtosis(), # max(), mean(), min(), skewness(), stddev(), stddev_pop(), # stddev_samp(), sum(), sumDistinct(), var_pop(), var_samp() and variance() 自定义的汇总方法 import pyspark.sql.functions as fn #调用函数并起一个别名 df.agg(fn.count('SepalWidth').alias('width_count'),fn.countDistinct('cls').alias('distinct_cls_count')).show() 拆分数据集 #====================数据集拆成两部分 randomSplit =========== #设置数据比例将数据划分为两部分 trainDF, testDF = df.randomSplit([0.6, 0.4]) 采样数据 # ================采样数据 sample=========== #withReplacement：是否有放回的采样 #fraction：采样比例 #seed：随机种子 sdf = df.sample(False,0.2,100) 查看两个数据集在类别上的差异 #查看两个数据集在类别上的差异 subtract，确保训练数据集覆盖了所有分类 diff_in_train_test = testDF.select('cls').subtract(trainDF.select('cls')) diff_in_train_test.distinct().count() 交叉表 # ================交叉表 crosstab============= df.crosstab('cls','SepalLength').show() udf #================== 综合案例 + udf================ # 测试数据集中有些类别在训练集中是不存在的，找到这些数据集做后续处理 trainDF,testDF = df.randomSplit([0.99,0.01]) diff_in_train_test = trainDF.select('cls').subtract(testDF.select('cls')).distinct().show() #首先找到这些类，整理到一个列表 not_exist_cls = trainDF.select('cls').subtract(testDF.select('cls')).distinct().rdd.map(lambda x :x[0]).collect() #定义一个方法，用于检测def should_remove(x): if x in not_exist_cls: return -1 else : return x #创建udf，udf函数需要两个参数： # Function # Return type (in my case StringType()) #在RDD中可以直接定义函数，交给rdd的transformatioins方法进行执行#在DataFrame中需要通过udf将自定义函数封装成udf函数再交给DataFrame进行调用执行 from pyspark.sql.types import StringTypefrom pyspark.sql.functions import udf check = udf(should_remove,StringType()) resultDF = trainDF.withColumn('New_cls',check(trainDF['cls'])).filter('New_cls <> -1') resultDF.show() 2.4 DataFrame 常用API总结3、JSON数据的处理 3.1 介绍 JSON数据
Spark SQL能够自动将JSON数据集以结构化的形式加载为一个DataFrame
读取一个JSON文件可以用SparkSession.read.json方法
从JSON到DataFrame 指定DataFrame的schema 1，通过反射自动推断，适合静态数据2，程序指定，适合程序运行中动态生成的数据 加载json数据 #使用内部的schema jsonDF = spark.read.json("xxx.json") jsonDF = spark.read.format('json').load('xxx.json') #指定schema jsonDF = spark.read.schema(jsonSchema).json('xxx.json') 嵌套结构的JSON重要的方法
1，get_json_object
2，get_json
3，explode
3.2 实践 静态json数据的读取和操作无嵌套结构的json数据
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('json_demo').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # ========================================== # 无嵌套结构的json # ========================================== jsonString = ["""{ "id" : "01001", "city" : "AGAWAM", "pop" : 15338, "state" : "MA" }""","""{ "id" : "01002", "city" : "CUSHMAN", "pop" : 36963, "state" : "MA" }""" ]从json字符串数组得到DataFrame
# 从json字符串数组得到rdd有两种方法 # 1. 转换为rdd，再从rdd到DataFrame# 2. 直接利用spark.createDataFrame()，见后面例子 jsonRDD = sc.parallelize(jsonString) # stringJSONRDD jsonDF = spark.read.json(jsonRDD) # convert RDD into DataFrame jsonDF.printSchema() jsonDF.show()直接从文件生成DataFrame
# -- 直接从文件生成DataFrame #只有被压缩后的json文件内容，才能被spark-sql正确读取，否则格式化后的数据读取会出现问题 jsonDF = spark.read.json("xxx.json")# or# jsonDF = spark.read.format('json').load('xxx.json') jsonDF.printSchema() jsonDF.show() jsonDF.filter(jsonDF.pop>4000).show(10)#依照已有的DataFrame，创建一个临时的表(相当于mysql数据库中的一个表)，这样就可以用纯sql语句进行数据操作 jsonDF.createOrReplaceTempView("tmp_table") resultDF = spark.sql("select * from tmp_table where pop>4000") resultDF.show(10) 动态json数据的读取和操作指定DataFrame的Schema
上面例子为通过反射自动推断schema，适合静态数据 下面我们来讲解如何进行程序指定schema
没有嵌套结构的json
jsonString = ["""{ "id" : "01001", "city" : "AGAWAM", "pop" : 15338, "state" : "MA" }""","""{ "id" : "01002", "city" : "CUSHMAN", "pop" : 36963, "state" : "MA" }""" ] jsonRDD = sc.parallelize(jsonString) from pyspark.sql.types import * #定义结构类型#StructType：schema的整体结构，表示JSON的对象结构#XXXStype:指的是某一列的数据类型 jsonSchema = StructType() \ .add("id", StringType(),True) \ .add("city", StringType()) \ .add("pop" , LongType()) \ .add("state",StringType()) jsonSchema = StructType() \ .add("id", LongType(),True) \ .add("city", StringType()) \ .add("pop" , DoubleType()) \ .add("state",StringType()) reader = spark.read.schema(jsonSchema) jsonDF = reader.json(jsonRDD) jsonDF.printSchema() jsonDF.show()带有嵌套结构的json
from pyspark.sql.types import * jsonSchema = StructType([ StructField("id", StringType(), True), StructField("city", StringType(), True), StructField("loc" , ArrayType(DoubleType())), StructField("pop", LongType(), True), StructField("state", StringType(), True) ]) reader = spark.read.schema(jsonSchema) jsonDF = reader.json('data/nest.json') jsonDF.printSchema() jsonDF.show(2) jsonDF.filter(jsonDF.pop>4000).show(10) 4、数据清洗前面我们处理的数据实际上都是已经被处理好的规整数据，但是在大数据整个生产过程中，需要先对数据进行数据清洗，将杂乱无章的数据整理为符合后面处理要求的规整数据。
4.1数据去重 ''' 1.删除重复数据 groupby().count()：可以看到数据的重复情况 ''' df = spark.createDataFrame([ (1, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (2, 167.2, 5.4, 45, 'M'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F'), (4, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (5, 133.2, 5.7, 54, 'F'), (3, 124.1, 5.2, 23, 'F'), (5, 129.2, 5.3, 42, 'M'), ], ['id', 'weight', 'height', 'age', 'gender']) # 查看重复记录#无意义重复数据去重：数据中行与行完全重复 # 1.首先删除完全一样的记录 df2 = df.dropDuplicates() #有意义去重：删除除去无意义字段之外的完全重复的行数据 # 2.其次，关键字段值完全一模一样的记录（在这个例子中，是指除了id之外的列一模一样） # 删除某些字段值完全一样的重复记录，subset参数定义这些字段 df3 = df2.dropDuplicates(subset = [c for c in df2.columns if c!='id']) # 3.有意义的重复记录去重之后，再看某个无意义字段的值是否有重复（在这个例子中，是看id是否重复）# 查看某一列是否有重复值 import pyspark.sql.functions as fn df3.agg(fn.count('id').alias('id_count'),fn.countDistinct('id').alias('distinct_id_count')).collect() # 4.对于id这种无意义的列重复，添加另外一列自增id df3.withColumn('new_id',fn.monotonically_increasing_id()).show() 4.2缺失值处理 ''' 2.处理缺失值 2.1 对缺失值进行删除操作(行，列) 2.2 对缺失值进行填充操作(列的均值) 2.3 对缺失值对应的行或列进行标记 ''' df_miss = spark.createDataFrame([ (1, 143.5, 5.6, 28,'M', 100000), (2, 167.2, 5.4, 45,'M', None), (3, None , 5.2, None, None, None), (4, 144.5, 5.9, 33, 'M', None), (5, 133.2, 5.7, 54, 'F', None), (6, 124.1, 5.2, None, 'F', None), (7, 129.2, 5.3, 42, 'M', 76000),], ['id', 'weight', 'height', 'age', 'gender', 'income']) # 1.计算每条记录的缺失值情况 df_miss.rdd.map(lambda row:(row['id'],sum([c==None for c in row]))).collect() [(1, 0), (2, 1), (3, 4), (4, 1), (5, 1), (6, 2), (7, 0)] # 2.计算各列的缺失情况百分比 df_miss.agg(*[(1 - (fn.count(c) / fn.count('*'))).alias(c + '_missing') for c in df_miss.columns]).show() # 3、删除缺失值过于严重的列# 其实是先建一个DF，不要缺失值的列 df_miss_no_income = df_miss.select([ c for c in df_miss.columns if c != 'income' ]) # 4、按照缺失值删除行（threshold是根据一行记录中，缺失字段的百分比的定义） df_miss_no_income.dropna(thresh=3).show() # 5、填充缺失值，可以用fillna来填充缺失值， # 对于bool类型、或者分类类型，可以为缺失值单独设置一个类型，missing # 对于数值类型，可以用均值或者中位数等填充 # fillna可以接收两种类型的参数： # 一个数字、字符串，这时整个DataSet中所有的缺失值都会被填充为相同的值。 # 也可以接收一个字典｛列名：值｝这样 # 先计算均值，并组织成一个字典 means = df_miss_no_income.agg( *[fn.mean(c).alias(c) for c in df_miss_no_income.columns if c != 'gender']).toPandas().to_dict('records')[0]# 然后添加其它的列 means['gender'] = 'missing' df_miss_no_income.fillna(means).show() 4.3异常值处理 ''' 3、异常值处理 异常值：不属于正常的值 包含：缺失值，超过正常范围内的较大值或较小值 分位数去极值 中位数绝对偏差去极值 正态分布去极值 上述三种操作的核心都是：通过原始数据设定一个正常的范围，超过此范围的就是一个异常值 ''' df_outliers = spark.createDataFrame([ (1, 143.5, 5.3, 28), (2, 154.2, 5.5, 45), (3, 342.3, 5.1, 99), (4, 144.5, 5.5, 33), (5, 133.2, 5.4, 54), (6, 124.1, 5.1, 21), (7, 129.2, 5.3, 42), ], ['id', 'weight', 'height', 'age']) # 设定范围 超出这个范围的 用边界值替换 # approxQuantile方法接收三个参数：参数1，列名；参数2：想要计算的分位点，可以是一个点，也可以是一个列表（0和1之间的小数），第三个参数是能容忍的误差，如果是0，代表百分百精确计算。 cols = ['weight', 'height', 'age'] bounds = {}for col in cols: quantiles = df_outliers.approxQuantile(col, [0.25, 0.75], 0.05) IQR = quantiles[1] - quantiles[0] bounds[col] = [ quantiles[0] - 1.5 * IQR, quantiles[1] + 1.5 * IQR ] >>> bounds {'age': [-11.0, 93.0], 'height': [4.499999999999999, 6.1000000000000005], 'weight': [91.69999999999999, 191.7]} # 为异常值字段打标志 outliers = df_outliers.select(*['id'] + [( (df_outliers[c] < bounds[c][0]) | (df_outliers[c] > bounds[c][1]) ).alias(c + '_o') for c in cols ]) outliers.show() # # +---+--------+--------+-----+ # | id|weight_o|height_o|age_o| # +---+--------+--------+-----+ # | 1| false| false|false| # | 2| false| false|false| # | 3| true| false| true| # | 4| false| false|false| # | 5| false| false|false| # | 6| false| false|false| # | 7| false| false|false| # +---+--------+--------+-----+ # 再回头看看这些异常值的值，重新和原始数据关联 df_outliers = df_outliers.join(outliers, on='id') df_outliers.filter('weight_o').select('id', 'weight').show() # +---+------+ # | id|weight| # +---+------+ # | 3| 342.3| # +---+------+ df_outliers.filter('age_o').select('id', 'age').show() # +---+---+ # | id|age| # +---+---+ # | 3| 99| # +---+---+
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