Spark1.4中DataFrame功能加强,新增科学和数学函数
社区在Spark 1.3中开始引入了DataFrames，使得Apache Spark更加容易被使用。受R和Python中的data frames激发，Spark中的DataFrames提供了一些API，这些API在外部看起来像是操作单机的数据一样，而数据科学家对这些API非常地熟悉。统计是日常数据科学的一个重要组成部分。在即将发布的Spark 1.4中改进支持统计函数和数学函数（statistical and mathematical functions）。
这篇文章中将介绍一些非常重要的函数，包括：
1、随机数据生成(Random data generation)；
2、总结和描述性统计(Summary and descriptive statistics)；
3、样本协方差和相关性(Sample covariance and correlation)；
4、交叉分类汇总表（又称列联表）(Cross tabulation)；
5、频繁项(Frequent items)；
6、数学函数(Mathematical functions)。
下面的例子全部是使用Python语言实现，在Scala和Java中存在类似的API。
如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号： iteblog_hadoop
文章目录
一、随机数据生成(Random data generation)
随机数据生成在测试现有的算法和实现随机算法中非常重要，比如随机投影。在sql.functions函数里面提供了生成包含i.i.uniform(rand)和标准的normal(randn)。
In [
1
]:
from
pyspark.sql.functions
import
rand, randn
In [
2
]:
# Create a DataFrame with one int column and 10 rows.
In [
3
]: df
=
sqlContext.
range
(
0
,
10
)
In [
4
]: df.show()
+
-
-
+
|
id
|
+
-
-
+
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
4
|
|
5
|
|
6
|
|
7
|
|
8
|
|
9
|
+
-
-
+
In [
4
]:
# Generate two other columns using uniform distribution and normal distribution.
In [
5
]: df.select(
"id"
, rand(seed
=
10
).alias(
"uniform"
), randn(seed
=
27
).alias(
"normal"
)).show()
+
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
id
| uniform| normal|
+
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
0
|
0.7224977951905031
|
-
0.1875348803463305
|
|
1
|
0.2953174992603351
|
-
0.26525647952450265
|
|
2
|
0.4536856090041318
|
-
0.7195024130068081
|
|
3
|
0.9970412477032209
|
0.5181478766595276
|
|
4
|
0.19657711634539565
|
0.7316273979766378
|
|
5
|
0.48533720635534006
|
0.07724879367590629
|
|
6
|
0.7369825278894753
|
-
0.5462256961278941
|
|
7
|
0.5241113627472694
|
-
0.2542275002421211
|
|
8
|
0.2977697066654349
|
-
0.5752237580095868
|
|
9
|
0.5060159582230856
|
1.0900096472044518
|
+
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
二、总结和描述性统计(Summary and descriptive statistics)
我们在导入数据之后的第一个操作是想获取一些数据，来看看他到底是不是我们所要的。对于数字列，了解这些数据的描述性统计可以帮助我们理解我们数据的分布。describe函数返回的是一个DataFrame，而这个DataFrame中包含了每个数字列的很多信息，比如不为空的实体总数、平均值、标准差以及最大最小值。
In [
1
]:
from
pyspark.sql.functions
import
rand, randn
In [
2
]:
# A slightly different way to generate the two random columns
In [
3
]: df
=
sqlContext.
range
(
0
,
10
).withColumn(
'uniform'
, rand(seed
=
10
)).withColumn(
'normal'
, randn(seed
=
27
))
In [
4
]: df.describe().show()
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|summary|
id
| uniform| normal|
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
| count|
10
|
10
|
10
|
| mean|
4.5
|
0.5215336029384192
|
-
0.01309370117407197
|
| stddev|
2.8722813232690143
|
0.229328162820653
|
0.5756058014772729
|
|
min
|
0
|
0.19657711634539565
|
-
0.7195024130068081
|
|
max
|
9
|
0.9970412477032209
|
1.0900096472044518
|
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
如果返回的DataFrame含有大量的列，你可以返回其中的一部分列：
In [
4
]: df.describe(
'uniform'
,
'normal'
).show()
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|summary| uniform| normal|
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
| count|
10
|
10
|
| mean|
0.5215336029384192
|
-
0.01309370117407197
|
| stddev|
0.229328162820653
|
0.5756058014772729
|
|
min
|
0.19657711634539565
|
-
0.7195024130068081
|
|
max
|
0.9970412477032209
|
1.0900096472044518
|
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
当然，虽然describe在那些快速探索性数据分析中可以很好的工作，你还可以控制描述性统计的展示以及那些使用DataFrame中简单选择的列(这句话好别扭，请看英文you can also control the list of descriptive statistics and the columns they apply to using the normal select on a DataFrame:)
In [
5
]:
from
pyspark.sql.functions
import
mean,
min
,
max
In [
6
]: df.select([mean(
'uniform'
),
min
(
'uniform'
),
max
(
'uniform'
)]).show()
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
| AVG(uniform)|
MIN
(uniform)|
MAX
(uniform)|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
0.5215336029384192
|
0.19657711634539565
|
0.9970412477032209
|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
|
三、样本协方差和相关性(Sample covariance and correlation)
协方差表示的是两个变量的总体的误差。正数意味着其中一个增加，另外一个也有增加的趋势；而负数意味着其中一个数增加，另外一个有降低的趋势。DataFrame两列中的样本协方差计算可以如下：
In [
1
]:
from
pyspark.sql.functions
import
rand
In [
2
]: df
=
sqlContext.
range
(
0
,
10
).withColumn(
'rand1'
, rand(seed
=
10
)).withColumn(
'rand2'
, rand(seed
=
27
))
In [
3
]: df.stat.cov(
'rand1'
,
'rand2'
)
Out[
3
]:
0.009908130446217347
In [
4
]: df.stat.cov(
'id'
,
'id'
)
Out[
4
]:
9.166666666666666
|
正如你从上面看到的，两个随机生成的列之间的协方差接近零；而id列和它自己的协方差非常大。
协方差的值为9.17可能很难解释，而相关是协方差的归一化度量，这个相对更好理解，因为它提供了两个随机变量之间的统计相关性的定量测量。
In [
5
]: df.stat.corr(
'rand1'
,
'rand2'
)
Out[
5
]:
0.14938694513735398
In [
6
]: df.stat.corr(
'id'
,
'id'
)
Out[
6
]:
1.0
|
在上面的例子中，ID那列完全与相关本身；而两个随机生成的列之间的相关性非常低。
四、交叉分类汇总表（又称列联表）(Cross tabulation)
如果同时按几个变量或特征，把数据分类列表时，这样的统计表叫作交叉分类汇总表，其主要用来检验两个变量之间是否存在关系，或者说是否独立。在Spark 1.4中，我们可以计算DataFrame中两列之间的交叉分类汇总表，以便获取计算的两列中不同对的数量，下面是关于如何使用交叉表来获取列联表的例子
In [
1
]:
# Create a DataFrame with two columns (name, item)
In [
2
]: names
=
[
"Alice"
,
"Bob"
,
"Mike"
]
In [
3
]: items
=
[
"milk"
,
"bread"
,
"butter"
,
"apples"
,
"oranges"
]
In [
4
]: df
=
sqlContext.createDataFrame([(names[i
%
3
], items[i
%
5
])
for
i
in
range
(
100
)], [
"name"
,
"item"
])
In [
5
]:
# Take a look at the first 10 rows.
In [
6
]: df.show(
10
)
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
| name| item|
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
|Alice| milk|
| Bob| bread|
| Mike| butter|
|Alice| apples|
| Bob|oranges|
| Mike| milk|
|Alice| bread|
| Bob| butter|
| Mike| apples|
|Alice|oranges|
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
In [
7
]: df.stat.crosstab(
"name"
,
"item"
).show()
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
|name_item|milk|bread|apples|butter|oranges|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
| Bob|
6
|
7
|
7
|
6
|
7
|
| Mike|
7
|
6
|
7
|
7
|
6
|
| Alice|
7
|
7
|
6
|
7
|
7
|
+
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
|
我们需要记住，列的基数不能太大。也就是说，name和item distinct之后的数量不能过多。试想，如果item distinct之后的数量为10亿，那么你如何在屏幕上显示这个表？？
五、频繁项(Frequent items)
了解列中那些频繁出现的item对于我们了解数据集非常重要。在Spark 1.4中，我们可以通过使用DataFrames来发现列中的频繁项，
In [
1
]: df
=
sqlContext.createDataFrame([(
1
,
2
,
3
)
if
i
%
2
=
=
0
else
(i,
2
*
i, i
%
4
)
for
i
in
range
(
100
)], [
"a"
,
"b"
,
"c"
])
In [
2
]: df.show(
10
)
+
-
+
-
-
+
-
+
|a| b|c|
+
-
+
-
-
+
-
+
|
1
|
2
|
3
|
|
1
|
2
|
1
|
|
1
|
2
|
3
|
|
3
|
6
|
3
|
|
1
|
2
|
3
|
|
5
|
10
|
1
|
|
1
|
2
|
3
|
|
7
|
14
|
3
|
|
1
|
2
|
3
|
|
9
|
18
|
1
|
+
-
+
-
-
+
-
+
In [
3
]: freq
=
df.stat.freqItems([
"a"
,
"b"
,
"c"
],
0.4
)
|
对应上面的DataFrame，下面的代码可以计算出每列中出现40%的频繁项
In [
4
]: freq.collect()[
0
]
Out[
4
]: Row(a_freqItems
=
[
11
,
1
], b_freqItems
=
[
2
,
22
], c_freqItems
=
[
1
,
3
])
|
正如你所看到的，11和1是列a的频繁值。同样，你也可以获取到列组合的频繁项，我们可以通过struct函数来创建列组合
In [
5
]:
from
pyspark.sql.functions
import
struct
In [
6
]: freq
=
df.withColumn(
'ab'
, struct(
'a'
,
|
- 1. 加强的数学函数库(第1次发布,功能不断增长中)
- 2. postgresql 函数增加调试功能
- 3. 数学加强
- 4. 经过例子学习spark dataframe--基础函数和Action函数
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- 6. 数据科学和统计学_数据科学中的统计
- 7. Spring 4.3 的新功能和加强
- 8. 深度学习中的数据增强
- 9. Oracle12c功能加强 新特性之管理功能的加强
- 10. Hadoop 3.0的新增功能– Apache Hadoop 3的增强功能
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