pandas 함수 API

아티클
12/17/2024

pandas 함수 API를 사용하면 pandas 인스턴스를 가져와 PySpark DataFrame에 출력하는 Python 네이티브 함수를 직접 적용할 수 있습니다. pandas 사용자 정의 함수와 마찬가지로 함수 API는 Apache Arrow를 사용하여 데이터를 전송하고 pandas를 사용하여 데이터 작업을 수행합니다. 그러나 Python 형식 힌트는 pandas 함수 API에서 선택 사항입니다.

pandas 함수 API에는 다음 세 가지 유형이 있습니다.

그룹화된 맵
지도
공동 그룹화된 맵

pandas 함수 API는 pandas UDF 실행에서 사용하는 것과 동일한 내부 논리를 활용합니다. PyArrow, 지원되는 SQL 형식 및 구성과 같은 특성을 공유합니다.

자세한 내용은 Apache Spark 3.0의 예정된 릴리스에서 새 Pandas UDF 및 Python 유형 힌트 블로그 게시물을 참조하세요.

그룹화된 맵

를 사용하여 groupBy().applyInPandas() 그룹화된 데이터를 변환하여 "split-apply-combine" 패턴을 구현합니다. Split-apply-combine은 다음 세 단계로 구성됩니다.

를 사용하여 DataFrame.groupBy데이터를 그룹으로 분할합니다.
각 그룹에 함수를 적용합니다. 함수의 입력 및 출력은 모두 pandas.DataFrame입니다. 입력 데이터에는 각 그룹에 대한 모든 행과 열이 포함됩니다.
결과를 새 DataFrame로 결합합니다.

를 사용 groupBy().applyInPandas()하려면 다음을 정의해야 합니다.

각 그룹에 대한 계산을 정의하는 Python 함수
StructType 출력의 스키마를 정의하는 개체 또는 문자열DataFrame

반환 pandas.DataFrame 된 의 열 레이블은 문자열로 지정된 경우 정의된 출력 스키마의 필드 이름과 일치하거나 문자열이 아닌 경우 위치별로 필드 데이터 형식과 일치해야 합니다(예: 정수 인덱스). pandas를 참조하세요. 를 생성할 때 열에 레이블을 지정하는 방법에 대한 DataFrame입니다pandas.DataFrame.

그룹에 대한 모든 데이터는 함수가 적용되기 전에 메모리에 로드됩니다. 특히 그룹 크기가 기울어진 경우 메모리 부족 예외가 발생할 수 있습니다. maxRecordsPerBatch에 대한 구성은 그룹에 적용되지 않으며 그룹화된 데이터가 사용 가능한 메모리에 맞는지 확인하는 것은 사용자에게 달려 있습니다.

다음 예제에서는 를 사용하여 groupby().apply() 그룹의 각 값에서 평균을 뺍니다.

df = spark.createDataFrame(
    [(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
    ("id", "v"))

def subtract_mean(pdf):
    # pdf is a pandas.DataFrame
    v = pdf.v
    return pdf.assign(v=v - v.mean())

df.groupby("id").applyInPandas(subtract_mean, schema="id long, v double").show()
# +---+----+
# | id|   v|
# +---+----+
# |  1|-0.5|
# |  1| 0.5|
# |  2|-3.0|
# |  2|-1.0|
# |  2| 4.0|
# +---+----+

자세한 사용법은 pyspark.sql.GroupedData.applyInPandas를 참조하세요.

지도

의 반복기를 pandas.DataFrame 현재 PySpark DataFrame을 나타내는 의 pandas.DataFrame 다른 반복기로 변환하고 결과를 PySpark DataFrame으로 반환하기 위해 pandas 인스턴스 DataFrame.mapInPandas() 를 사용하여 맵 작업을 수행합니다.

기본 함수는 의 pandas.DataFrame반복기를 사용하고 출력합니다. Series to Series와 같은 일부 pandas UDF와 달리 임의 길이의 출력을 반환할 수 있습니다.

다음 예제에서는 를 사용하는 mapInPandas()방법을 보여줍니다.

df = spark.createDataFrame([(1, 21), (2, 30)], ("id", "age"))

def filter_func(iterator):
    for pdf in iterator:
        yield pdf[pdf.id == 1]

df.mapInPandas(filter_func, schema=df.schema).show()
# +---+---+
# | id|age|
# +---+---+
# |  1| 21|
# +---+---+

자세한 사용법은 pyspark.sql.DataFrame.mapInPandas를 참조하세요.

공동 그룹화된 맵

pandas 인스턴스를 사용하여 공동 그룹화된 맵 작업의 경우 를 사용하여 DataFrame.groupby().cogroup().applyInPandas() 공통 키로 두 PySpark DataFrames를 공동 그룹화한 다음, 다음과 같이 각 공동 그룹에 Python 함수를 적용합니다.

키를 공유하는 각 DataFrame의 그룹이 함께 그룹화되도록 데이터를 섞습니다.
각 공동 그룹에 함수를 적용합니다. 함수의 입력은 2 pandas.DataFrame 입니다(키를 나타내는 선택적 튜플 포함). 함수의 출력은 입니다 pandas.DataFrame.
pandas.DataFrame모든 그룹의 를 새 PySpark DataFrame로 결합합니다.

를 사용 groupBy().cogroup().applyInPandas()하려면 다음을 정의해야 합니다.

각 공동 그룹에 대한 계산을 정의하는 Python 함수입니다.
StructType 출력 PySpark DataFrame의 스키마를 정의하는 개체 또는 문자열입니다.

함수가 적용되기 전에 공동 그룹에 대한 모든 데이터가 메모리에 로드됩니다. 특히 그룹 크기가 기울어진 경우 메모리 부족 예외가 발생할 수 있습니다. maxRecordsPerBatch에 대한 구성은 적용되지 않으며, 공동 그룹화된 데이터가 사용 가능한 메모리에 맞는지 확인하는 것은 사용자에게 달려 있습니다.

다음 예제에서는 를 사용하여 groupby().cogroup().applyInPandas() 두 데이터 세트 간에 를 asof join 수행하는 방법을 보여 줍니다.

import pandas as pd

df1 = spark.createDataFrame(
    [(20000101, 1, 1.0), (20000101, 2, 2.0), (20000102, 1, 3.0), (20000102, 2, 4.0)],
    ("time", "id", "v1"))

df2 = spark.createDataFrame(
    [(20000101, 1, "x"), (20000101, 2, "y")],
    ("time", "id", "v2"))

def asof_join(l, r):
    return pd.merge_asof(l, r, on="time", by="id")

df1.groupby("id").cogroup(df2.groupby("id")).applyInPandas(
    asof_join, schema="time int, id int, v1 double, v2 string").show()
# +--------+---+---+---+
# |    time| id| v1| v2|
# +--------+---+---+---+
# |20000101|  1|1.0|  x|
# |20000102|  1|3.0|  x|
# |20000101|  2|2.0|  y|
# |20000102|  2|4.0|  y|
# +--------+---+---+---+

자세한 사용법은 pyspark.sql.PandasCogroupedOps.applyInPandas를 참조하세요.

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