教學課程：使用 Apache Spark DataFrames 載入並轉換資料

發行項
01/23/2025

本教學課程介紹如何使用 Azure Databricks 的 Apache Spark Python (PySpark) DataFrame API、Apache Spark Scala DataFrame API 及 SparkR SparkDataFrame API 載入並轉換資料。

在本教學課程結束時，您將了解什麼是 DataFrame 並熟悉以下工作：

Python

定義變數並將公用數據複製到 Unity Catalog 磁碟區
使用 Python 建立 DataFrame
將資料從 CSV 檔案載入至 DataFrame
檢視 DataFrame 並與其互動
儲存 DataFrame
在 PySpark 執行 SQL 查詢

另請參閱Apache Spark PySpark API 參照。

另請參閱Apache Spark Scala API 參照.

R

定義變數並將公用數據複製到 Unity Catalog 磁碟區
建立 SparkR SparkDataFrames
將資料從 CSV 檔案載入至 DataFrame
檢視 DataFrame 並與其互動
儲存 DataFrame
在 SparkR 執行 SQL 查詢

另請參閱Apache SparkR API 參照.

什麼是 DataFrame？

DataFrame 是一個可能包含不同類型之 columns 的二維標籤數據結構。您可以將 DataFrame 想像成電子表格、SQL table或數列物件的字典。 Apache Spark DataFrame 提供豐富的函式 set（selectcolumns、篩選、join、匯總），可讓您有效率地解決常見的數據分析問題。

Apache Spark DataFrame 是以彈性分散式資料集 (RDD) 為基礎建置的抽象概念。 Spark DataFrame 和 Spark SQL 使用統一的規劃和優化引擎，可讓您在 Azure Databricks （Python、SQL、Scala 和 R）上，get 所有支援語言的幾乎完全相同的效能。

需求

要完成以下教學課程，您必須滿足以下要求：

若要使用本教學課程中的範例，您的工作區必須已啟用 Unity Catalog。
本教學課程中的範例會使用 Unity Catalog磁碟區來儲存範例數據。若要使用這些範例，請建立磁碟區，並使用該磁碟區的 catalog、schema和磁碟區名稱來 set 範例所使用的磁碟區路徑。
您必須在 Unity Catalog中具有下列權限：
- READ VOLUME和WRITE VOLUME、或ALL PRIVILEGES本教學課程所使用的磁碟區。
- 本教學課程中使用的 schema 為 USE SCHEMA 或 ALL PRIVILEGES。
- 本教學課程使用的 catalog 是 USE CATALOG 或 ALL PRIVILEGES。
若要 set 這些許可權，請聯絡 Databricks 系統管理員或查看 Unity Catalog 權限和安全性可控物件。

提示

有關本文的完整筆記本，請參閱DataFrame 教學課程筆記本。

步驟 1：定義變數並載入 CSV 檔案

此步驟會定義變數以供本教學課程使用，然後載入包含嬰兒名稱數據的 CSV 檔案，該數據從 health.data.ny.gov 加載到您的 Unity Catalog 儲存空間中。

按一下圖示以開啟新筆記本。若要瞭解如何流覽 Azure Databricks 筆記本，請參閱自定義筆記本外觀。

請將下列程式碼複製並貼到全新空白筆記本資料格。以 Unity Catalog 磁碟區的 catalog、schema和磁碟區名稱取代 <catalog-name>、<schema-name>和 <volume-name>。以您選擇的 table 名稱取代 <table_name>。稍後在本教學課程中，您會將嬰兒名稱數據載入此 table。

Python

catalog = "<catalog_name>"
schema = "<schema_name>"
volume = "<volume_name>"
download_url = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name = "rows.csv"
table_name = "<table_name>"
path_volume = "/Volumes/" + catalog + "/" + schema + "/" + volume
path_table = catalog + "." + schema
print(path_table) # Show the complete path
print(path_volume) # Show the complete path

Scala

val catalog = "<catalog_name>"
val schema = "<schema_name>"
val volume = "<volume_name>"
val downloadUrl = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
val fileName = "rows.csv"
val tableName = "<table_name>"
val pathVolume = s"/Volumes/$catalog/$schema/$volume"
val pathTable = s"$catalog.$schema"
print(pathVolume) // Show the complete path
print(pathTable) // Show the complete path

R

catalog <- "<catalog_name>"
schema <- "<schema_name>"
volume <- "<volume_name>"
download_url <- "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name <- "rows.csv"
table_name <- "<table_name>"
path_volume <- paste("/Volumes/", catalog, "/", schema, "/", volume, sep = "")
path_table <- paste(catalog, ".", schema, sep = "")
print(path_volume) # Show the complete path
print(path_table) # Show the complete path

按 Shift+Enter 以執行資料格並建立新的空白資料格。
請將下列程式碼複製並貼到全新空白筆記本資料格。此程式碼會使用 Databricks dbutuils 命令，將 rows.csv 檔案從 health.data.ny.gov 拷貝到 Unity Catalog 磁碟區。

Python
```
dbutils.fs.cp(f"{download_url}", f"{path_volume}/{file_name}")
```
Scala
```
dbutils.fs.cp(downloadUrl, s"$pathVolume/$fileName")
```
R
```
dbutils.fs.cp(download_url, paste(path_volume, "/", file_name, sep = ""))
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

步驟 2：建立 DataFrame

此步驟建立一個以測試資料命名df1的 DataFrame，然後顯示其內容。

請將下列程式碼複製並貼到全新空白筆記本資料格。此程式代碼會使用測試數據建立 DataFrame，然後顯示 DataFrame 的內容和 schema。

Python

data = [[2021, "test", "Albany", "M", 42]]
columns = ["Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count"]

df1 = spark.createDataFrame(data, schema="Year int, First_Name STRING, County STRING, Sex STRING, Count int")
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

Scala

val data = Seq((2021, "test", "Albany", "M", 42))
val columns = Seq("Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count")

val df1 = data.toDF(columns: _*)
display(df1) // The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
// df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

R

# Load the SparkR package that is already preinstalled on the cluster.
library(SparkR)

data <- data.frame(
  Year = as.integer(c(2021)),
  First_Name = c("test"),
  County = c("Albany"),
  Sex = c("M"),
  Count = as.integer(c(42))
)

df1 <- createDataFrame(data)
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# head(df1) The head() method is a part of the Apache SparkR DataFrame API and provides basic visualization.

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

步驟 3：將資料從 CSV 檔案載入至 DataFrame

此步驟會從您先前載入 Unity Catalog 磁碟區的 CSV 檔案建立名為 df_csv 的 DataFrame。請參閱spark.read.csv。

請將下列程式碼複製並貼到全新空白筆記本資料格。此程式碼將嬰兒名稱資料df_csv從 CSV 檔案載入至 DataFrame，然後展示 DataFrame 的內容。

Python

df_csv = spark.read.csv(f"{path_volume}/{file_name}",
    header=True,
    inferSchema=True,
    sep=",")
display(df_csv)

Scala

val dfCsv = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .option("delimiter", ",")
    .csv(s"$pathVolume/$fileName")

display(dfCsv)

R

df_csv <- read.df(paste(path_volume, "/", file_name, sep=""),
    source="csv",
    header = TRUE,
    inferSchema = TRUE,
    delimiter = ",")

display(df_csv)

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

您可以從許多支援的檔案格式載入資料。

步驟 4：檢視 DataFrame 並與其互動

使用以下方法檢視您的寶寶姓名 DataFrames 並與其互動。

列印 DataFrame schema

瞭解如何顯示 Apache Spark DataFrame 的 schema。 Apache Spark 會使用 schema 一詞來參考 DataFrame 中 columns 的名稱和數據類型。

注意

Azure Databricks 也會使用 schema 一詞來描述註冊至 catalog的 tables 集合。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會使用 .printSchema() 方法來顯示 DataFrames 的 schema，以檢視兩個 DataFrame 的架構，以準備將兩個 DataFrame 聯集。

Python
```
df_csv.printSchema()
df1.printSchema()
```
Scala
```
dfCsv.printSchema()
df1.printSchema()
```
R
```
printSchema(df_csv)
printSchema(df1)
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

在 DataFrame 中重新命名 column

瞭解如何在 DataFrame 中重新命名 column。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會重新命名 df1_csv DataFrame 中的 column，以符合 df1 DataFrame 中的個別 column。此程式碼使用 Apache SparkwithColumnRenamed()方法。

Python

df_csv = df_csv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
df_csv.printSchema

Scala

val dfCsvRenamed = dfCsv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
// when modifying a DataFrame in Scala, you must assign it to a new variable
dfCsvRenamed.printSchema()

R

df_csv <- withColumnRenamed(df_csv, "First Name", "First_Name")
printSchema(df_csv)

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

合併 DataFrames

了解如何建立新的 DataFrame，將一個 DataFrame 的行列新增至另一個 DataFrame。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼使用 Apache Sparkunion()方法將第一個 DataFrame 的內容df 與df_csv包含從 CSV 檔案載入的嬰兒姓名資料的 DataFrame 合併。

Python
```
df = df1.union(df_csv)
display(df)
```
Scala
```
val df = df1.union(dfCsvRenamed)
display(df)
```
R
```
display(df <- union(df1, df_csv))
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

篩選 DataFrame 的行列

使用 Apache Spark .filter() 或 .where() 方法來篩選數據列，以探索數據 set 中最受歡迎的嬰兒名稱。使用篩選來 select 行子集，以在資料框中傳回或修改。效能或語法沒有差異，如以下範例所示。

使用 .filter() 方法

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼使用 Apache Spark .filter()方法來顯示 DataFrame 計數超過 50 的那些行列。

Python
```
display(df.filter(df["Count"] > 50))
```
Scala
```
display(df.filter(df("Count") > 50))
```
R
```
display(filteredDF <- filter(df, df$Count > 50))
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

使用where() 方法

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼使用 Apache Spark .where()方法來顯示 DataFrame 計數超過 50 的那些行列。

Python
```
display(df.where(df["Count"] > 50))
```
Scala
```
display(df.where(df("Count") > 50))
```
R
```
display(filtered_df <- where(df, df$Count > 50))
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

從 DataFrame 中提取 Select和columns，然後依頻率排序

瞭解如何使用select()方法來確定要從DataFrame中返回的嬰兒名字頻率columns。使用 Apache Spark orderby和desc函式來排序結果。

Apache Spark 的 pyspark.sql 模組提供對 SQL 函式的支援。我們在本教學課程使用的這些函式包括 Apache Spark orderBy()、desc()、以及expr()函式。您可以根據需要將這些函式匯入工作階段來啟用這些功能。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼匯入 desc() 函式，然後使用 Apache Spark select() 方法與 Apache Spark orderBy() 以及 desc() 函式，按遞減順序顯示最常見的名稱及其計數。

Python

from pyspark.sql.functions import desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

R

display(arrange(select(df, df$First_Name, df$Count), desc(df$Count)))

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

建立子集合 DataFrame

了解如何從現有 DataFrame 建立子集合 DataFrame。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼使用 Apache Spark filter方法建立新的 DataFrame，按年份、計數及性別限制資料。它使用 Apache Spark select() 方法來對 columns進行 limit 。它還使用 Apache Spark orderBy()與desc()函式按計數對新的 DataFrame 進行排序。

Python

subsetDF = df.filter((df["Year"] == 2009) & (df["Count"] > 100) & (df["Sex"] == "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))
display(subsetDF)

Scala

val subsetDF = df.filter((df("Year") === 2009) && (df("Count") > 100) && (df("Sex") === "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))

display(subsetDF)

R

subsetDF <- select(filter(df, (df$Count > 100) & (df$year == 2009) & df["Sex"] == "F")), "First_Name", "County", "Count")
display(subsetDF)

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

步驟 5：儲存 DataFrame

了解如何儲存 DataFrame。您可以將 DataFrame 儲存至 table，或將 DataFrame 寫入一個或多個檔案。

將 DataFrame 儲存至 "table"

根據預設，Azure Databricks 會針對所有 tables 使用 Delta Lake 格式。若要儲存 DataFrame，您必須具有在 catalog 和 schema上的 CREATEtable 許可權。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會使用您在本教學課程開頭定義的變數，將 DataFrame 的內容儲存至 table。

Python

df.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_table}.{table_name}")

Scala

df.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"$pathTable" + "." + s"$tableName")

R

saveAsTable(df, paste(path_table, ".", table_name), mode = "overwrite")

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

大多數 Apache Spark 應用程式都以分散式方式處理大型資料集。 Apache Spark 會寫出檔案目錄，而非單一檔案。 Delta Lake 可拆分 Parquet 資料夾與檔案。許多資料系統可以讀取這些檔案目錄。 Azure Databricks 建議針對大多數應用程式使用檔案路徑 tables。

將 DataFrame 儲存至 JSON 檔案

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼將 DataFrame 儲存至 JSON 檔案目錄。

Python

df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

Scala

df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

R

write.df(df, path = "/tmp/json_data", source = "json", mode = "overwrite")

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

從 JSON 檔案讀取 DataFrame

了解如何使用 Apache Spark spark.read.format()方法將 JSON 資料從目錄讀取至 DataFrame。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式碼顯示您在先前範例儲存的 JSON 檔案。

Python

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

Scala

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

R

display(read.json("/tmp/json_data"))

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

其他工作：在 PySpark、Scala 及 R 中執行 SQL 查詢

Apache Spark DataFrames 提供以下選項將 SQL 與 PySpark、Scala 及 R 結合。您可以在為本教學課程建立的同一筆記本中執行以下程式碼。

將 column 指定為 SQL 查詢

了解如何使用 Apache Spark selectExpr()方法。這是select()方法的變體，可接受 SQL 運算式並傳回更新的 DataFrame。該方法讓您可使用 SQL 運算式，例如upper。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會使用 Apache Spark selectExpr() 方法和 SQL upper 表示式，將字串 column 轉換成大寫（並將 column重新命名）。

Python
```
display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))
```
Scala
```
display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))
```
R
```
display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "upper(County) as big_name"))
```
按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

使用 `expr()` 來使用 column 的 SQL 語法

瞭解如何匯入並使用 Apache Spark expr() 函式，以在指定 column 的任何位置使用 SQL 語法。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會匯入 expr() 函式，然後使用Apache Spark expr() 函式和 SQL lower 表示式，將字串 column 轉換成小寫（並將 column重新命名）。

Python

from pyspark.sql.functions import expr
display(df.select("Count", expr("lower(County) as little_name")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.{col, expr}
// Scala requires us to import the col() function as well as the expr() function

display(df.select(col("Count"), expr("lower(County) as little_name")))

R

display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "lower(County) as little_name"))
# expr() function is not supported in R, selectExpr in SparkR replicates this functionality

按 Shift+Enter 執行此資料格，然後移至下一個資料格。

使用 spark.sql() 函數執行任意 SQL 查詢

瞭解如何使用 Apache Spark spark.sql() 函數來執行任意 SQL 查詢。

請將下列程式碼複製並貼到您空白筆記本資料格。此程式代碼會使用 Apache Spark spark.sql() 函式，使用 SQL 語法查詢 SQL table。

Python

display(spark.sql(f"SELECT * FROM {path_table}.{table_name}"))

Scala

display(spark.sql(s"SELECT * FROM $pathTable.$tableName"))

R

display(sql(paste("SELECT * FROM", path_table, ".", table_name)))

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教學課程：使用 Apache Spark DataFrames 載入並轉換資料

Python

Scala

R

什麼是 DataFrame？

需求

步驟 1：定義變數並載入 CSV 檔案

Python

Scala

R

Python

Scala

R

步驟 2：建立 DataFrame

Python

Scala

R

步驟 3：將資料從 CSV 檔案載入至 DataFrame

Python

Scala

R

步驟 4：檢視 DataFrame 並與其互動

列印 DataFrame schema

Python

Scala

R

在 DataFrame 中重新命名 column

Python

Scala

R

合併 DataFrames

Python

Scala

R

篩選 DataFrame 的行列

使用 .filter() 方法

Python

Scala

R

使用where() 方法

Python

Scala

R

從 DataFrame 中提取 Select和columns，然後依頻率排序

Python

Scala

R

建立子集合 DataFrame

Python

Scala

R

步驟 5：儲存 DataFrame

將 DataFrame 儲存至 "table"

Python

Scala

R

將 DataFrame 儲存至 JSON 檔案

Python

Scala

R

從 JSON 檔案讀取 DataFrame

Python

Scala

R

其他工作：在 PySpark、Scala 及 R 中執行 SQL 查詢

將 column 指定為 SQL 查詢

Python

Scala

R

使用 expr() 來使用 column 的 SQL 語法

Python

Scala

R

使用 spark.sql() 函數執行任意 SQL 查詢

Python

Scala

R

DataFrame 教學課程筆記本

Python

使用 `expr()` 來使用 column 的 SQL 語法