〇、声明
Spark中可以运行numpy和pandas程序，只要你装了
一、为什么要将用了pandas.dataframe的程序改为Spark中的dataframe
前者只能单机运行，后者可以集群运行
二、对比
直接跳转这篇博文《Spark与Pandas中DataFrame对比》，写的很好
三、转化
| spark —> pandas | pandas —> spark |
|---|---|
| pandas_df = spark_df.toPandas() | spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) |
由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，改成分布式版本：
import pandas as pd
def _map_to_pandas(rdds):
return [pd.DataFrame(list(rdds))]
def topas(df, n_partitions=None):
if n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions)
df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect()
df_pand = pd.concat(df_pand)
df_pand.columns = df.columns
return df_pand
pandas_df = topas(spark_df)
参考博文：
《spark跟pandas数据转换》
《pandas和spark的dataframe互转》
四、SparkContext在Spark2.x中被整合入SparkSession，是整个Spark的指挥台
