pandas和spark应用心得

最新推荐文章于 2025-07-19 17:13:35 发布
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分类专栏： pandas pyspark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiaofeixia666888/article/details/83624441
本文探讨了Pandas和PySpark在数据处理上的差异，指出Pandas适合处理千万级以下数据，而PySpark利用集群处理优势，适用于大规模数据集，通过HDFS存储和读取数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

pandas处理千万级以下的数据还是很快的，差不得一个G的数据量

如果追求更好的体验，就要用spark，pyspark可以满足需求，类似于sql语句的操作，主要应用的数据类型还是dataframe，处理方法和pandas类似，因为是集群处理，所以速度快，数据存储和读取都存在hadoop实现的hdfs上，主要文件形式，是csv文件

在spark 3.2 中 使用 pandas API 操作Dataframe：Quickstart: Pandas API on Spark
shiter编写程序的艺术
12-07 1228
本文翻译自spark 官方文档，spark 3.2 引入了数据科学大杀器pandas api ，大有一统江湖之势。我们来一同学习一下其基本的使用。
Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
想看什么文章都可以私信给我，综合性博客。
01-17 1689
Hadoop 和 Spark 的内存管理机制各有特点，二者分别适用于不同的应用场景。在 Hadoop 中，内存管理较为传统，主要依赖于 JVM 的内存分配和配置，而在 Spark 中，内存管理则更加灵活和动态，提供了更好的性能和资源利用率。Spark 的内存管理机制，特别是在迭代计算和交互式查询场景下，表现出更高的效率和可扩展性。对于开发人员而言，了解并合理配置内存管理机制，能够有效优化大数据处理的性能和稳定性。
Pandas和Spark知识汇总
zhengzaifeidelushang的博客
01-03 991
Spark开发汇总 文章内容 链接 pyspark之DataFrame操作大全 pyspark之DataFrame操作大全 pandas数据处理—Series、DataFrame对象 pandas数据处理—Series、DataFrame对象 Pandas数据处理—Series、DataFrame对象索引 Pandas数据处理—Series、DataFrame对象索引 Pandas数据处理—清理、转换、合并、重塑 Pandas数据处理—清理、转换、合并、重塑 pyspark读
Python核心库Pandas详解：数据处理与分析利器
qq_43947876的博客
06-25 1407
Pandas是Python数据分析的核心库，提供Series（一维）和DataFrame（二维）两大核心数据结构。本文详解了它们的使用方法：Series作为带标签的数组，支持索引对齐运算和向量化操作；DataFrame作为表格型数据，可实现行列选择、条件筛选和增删改操作。同时介绍了数据清洗（缺失值/重复值处理）、分组聚合以及多格式数据读写功能。通过索引机制（loc/iloc）和丰富的数据处理方法，Pandas使复杂的数据操作变得高效简洁，为数据分析工作提供了强大支持。
Pandas 与 PySpark 强强联手，功能与速度齐飞
m0_59596937的博客
03-18 4476
到目前为止，我们将能够在 Spark 上使用 Pandas。这将会导致Pandas 速度的大大提高，迁移到 Spark 时学习曲线的减少，以及单机计算和分布式计算在同一代码库中的合并。
大数据开发之数据读取—Pandas vs Spark
m0_58371965的博客
12-06 1710
数据读取是所有数据处理分析的第一步，而Pandas和Spark作为常用的计算框架，都对常用的数据源读取内置了相应接口。总体而言，大数据培训数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类，其中数据库读取包含了主流的数据库，从文件读取又区分为不同的文件类型。基于此，本文首先分别介绍Pandas和Spark常用的数据读取API，而后进行简要对比分析。 01 Pandas常用数据读取方法 Pandas内置了丰富的数据读取API，且都是形如pd.read_xxx格式，通过对pd顶级接口方法进行过滤，得到Pa
Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式
小数志
03-25 1315
导读本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。注：此处的Pandas特指DataFrame数据结构，Spark特指spark.sql下的D...
Caffe、PyTorch、Scikit-learn、Spark MLlib 和 TensorFlowOnSpark 概述
weixin_41446370的博客
06-16 1234
在 AI 框架方面，有几种工具可用于图像分类、视觉和语音等任务。有些很受欢迎，如 PyTorch 和 Caffe，而另一些则更受限制。以下是四种流行的 AI 工具的亮点。
Pandas处理大数据的极限与突破：从百万行到亿级数据的性能优化指南
Start_mswin的博客
07-16 1102
当你的Jupyter Notebook加载100万行数据只需8秒，但处理800万条记录时却突然内存暴涨至3.2GB导致系统崩溃——你可能正在触碰Pandas的"数据死亡线"！本文首次公开实测数据：某银行风控团队用Pandas处理交易记录时遭遇的致命瓶颈，以及我们发现的5个让处理速度提升300%的隐藏技巧。更震撼的是，当数据量突破2000万行时，这个免费替代方案竟比Pandas快100倍！
Pandas处理大数据的性能边界：从千万级数据看极限与优化策略
最新发布
Start_mswin的博客
07-19 1479
当你的Jupyter Notebook在加载CSV时突然卡死，当数据聚合操作运行半小时后抛出"MemoryError"——你可能正在触碰Pandas的"内存墙"！本文首次公开实测数据：某电商团队用Pandas处理800万条用户行为数据时，内存占用暴涨至4.8GB导致系统崩溃，而同样的数据用SparkR处理仅需17秒。但别急着放弃Pandas！文末将公布5个让Pandas性能提升3倍的"黑科技"，以及超过千万行数据时的终极替代方案。
实验3 Spark Streaming编程初级实践
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crhcyq的博客
12-21 1万+
实验3 Spark Streaming编程初级实践 文章目录实验3 Spark Streaming编程初级实践前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创
【Python】Pandas 与 PySpark 强强联手，功能与速度齐飞！
fengdu78的博客
03-30 1940
使用Python做数据处理的数据科学家或数据从业者，对数据科学包pandas并不陌生，也不乏像云朵君一样的pandas重度使用者，项目开始写的第一行代码，大多是 import pandas as pd。pandas做数据处理可以说是yyds！而他的缺点也是非常明显，pandas 只能单机处理，它不能随数据量线性伸缩。例如，如果 pandas 试图读取的数据集大于一台机器的可用内存，则会因内存不足而...
PySpark的Pandas API on Spark内部使用PyArrow实现高性能
weixin_49526058的博客
02-21 523
PyArrow是Apache Arrow的Python接口，它是一个跨语言的列式内存格式，主要用于高效的数据交换。Arrow设计的目的是消除不同数据处理工具之间的内存复制和格式转换，使得数据可以在不同的系统和工具之间高效传递。它可以在内存中表示数据，并能够高效地序列化和反序列化。PySpark的Pandas API on Spark利用PyArrow的高效内存格式和数据传输特性，实现了Pandas风格的数据操作，同时在Spark的分布式环境下提供了高性能的数据处理。
Pandas API on Upcoming Apache Spark™ 3.2
LW_ICE
10-19 245
We’re thrilled to announce that the pandas API will be part of the upcoming Apache Spark™ 3.2 release. pandas is a powerful, flexible library and has grown rapidly to become one of the standard data science libraries. Now pandas users will be able to lever
Pandas API on Spark使用详解
haveanybody的博客
05-20 1996
在上一篇文章中我们介绍了《》，本篇文章我们继续介绍PySpark系列的第二个重要内容——Pandas API on Spark。PySpark DataFrame虽然已经很大程度上方便了代码开发，并且支持pandas udf，但是Python开发者仍然需要学习相关的API，这对于习惯使用Pandas的用户而言仍然不够友好。
pandas、pyspark、spark相互转换，语法对比（超详细）
weixin_44548098的博客
03-16 1597
pandas、pyspark、spark相互转换，语法对比（超详细）
Pandas 与 PySpark 强强联手，功能与速度齐飞！
Z987421的博客
09-12 360
到目前为止，我们将能够在 Spark 上使用 Pandas。这将会导致Pandas 速度的大大提高，迁移到 Spark 时学习曲线的减少，以及单机计算和分布式计算在同一代码库中的合并。【顺应时代潮流 我这里整理了很多Python学习资料上传到优快云官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码进行获取】
大数据开发！Pandas转spark无痛指南！
ShowMeAI研究中心
09-22 1万+
Pandas灵活强大，是数据分析必备工具库！但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。
From Pandas to Spark DataFrames
Glacier的专栏
03-05 328
Pandas is a great library, but it is a single machine tool and it doesn’t have any parallelism built in, which means it uses only one CPU core. Luckily with Spark, you can port pretty much any piece o...
学习笔记整理技巧与心得分享
8. 人工智能与机器学习：在人工智能领域，笔记可能会包含机器学习算法的介绍（如线性回归、决策树、神经网络）、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用心得、自然语言处理与计算机视觉的应用案例等。...
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