jupyter notebook 中pyspark进行数据处理分析
时间: 2025-07-16 13:35:47 浏览: 5
### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 PySpark 进行数据处理和分析
#### 安装配置
为了能够在Jupyter Notebook中顺利使用PySpark,在CentOS7操作系统上的安装过程涉及多个步骤,包括设置环境变量以及确保所有依赖项都已正确安装[^2]。
#### 初始化 PySpark 和 SparkSession
启动会话前需创建`SparkSession`实例,这是与集群通信的基础。下面展示初始化代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Example") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
```
此段脚本构建了一个名为“Example”的应用程序,并设置了特定配置选项来优化性能或满足具体需求[^1]。
#### 加载并探索数据集
一旦建立了有效的`SparkSession`连接,则可以通过读取本地文件系统中的CSV、JSON或其他格式的数据源开始工作。这里给出一个简单的例子,说明怎样加载CSV文件成为DataFrame对象以便后续操作:
```python
df = spark.read.csv('file_path', header=True, inferSchema=True)
# 显示表头信息
print(df.columns)
# 查看前几条记录
df.show(5)
```
上述命令不仅能够帮助理解所导入表格的内容结构,而且对于初步验证数据质量也十分有用[^3]。
#### 数据转换与清理
借助于强大的算子库,可以高效完成诸如过滤、分组汇总等常见ETL任务。例如筛选年龄大于等于18岁的个体作为目标群体:
```python
filtered_df = df.filter(df['age'] >= 18).select('*')
filtered_df.show()
```
此外还可以应用更复杂的逻辑来进行缺失值填补、异常检测等工作,从而提高最终模型训练的效果[^4]。
#### 用户自定义函数 (UDF)
当内置功能无法满足业务场景下的特殊需求时,可通过注册UDFs扩展系统的灵活性。比如计算字符串长度这样的简单运算也可以封装成独立组件供SQL查询调用:
```python
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
strlen_udf = udf(lambda s: len(s), IntegerType())
df_with_length = df.withColumn('name_length', strlen_udf(df.name))
df_with_length.select('name', 'name_length').show()
```
这段代码展示了如何定义一个新的列'name_length',它表示每个人名的实际字符数[^5]。
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