Analizzare i dati con Apache Spark e Python

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In questa esercitazione si apprenderà come eseguire l'analisi esplorativa dei dati usando Set di dati aperti di Azure e Apache Spark.

In particolare, verrà analizzato il set di dati New York City (NYC) Taxi . I dati sono disponibili tramite set di dati aperti di Azure. Questo sottoinsieme del set di dati contiene informazioni sulle corse in taxi gialle: informazioni su ogni corsa, l'ora di inizio e di fine e le posizioni, il costo e altri attributi interessanti.

Prerequisiti

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  • Accedere a Microsoft Fabric.

  • Usare il commutatore esperienza sul lato sinistro della home page per passare all'esperienza di data science di Synapse.

    Screenshot of the experience switcher menu, showing where to select Data Science.

Scaricare e preparare i dati

  1. Creare un notebook usando PySpark. Per le istruzioni, vedere Creare un notebook.

    Nota

    Dato che è stato usato il kernel PySpark, non è necessario creare contesti in modo esplicito. Il contesto Spark viene creata automaticamente quando si esegue la prima cella di codice.

  2. In questa esercitazione si useranno diverse librerie per visualizzare il set di dati. Per eseguire questa analisi, importare le librerie seguenti:

    import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

  3. Poiché i dati non elaborati sono in formato Parquet, è possibile usare il contesto Spark per eseguire direttamente il pull del file in memoria come dataframe. Creare un dataframe Spark recuperando i dati tramite l'API Open Datasets. In questo caso si usa lo schema del dataframe Spark sulle proprietà di lettura per dedurre i tipi di dati e lo schema.

    from azureml.opendatasets import NycTlcYellow

end_date = parser.parse('2018-06-06')
start_date = parser.parse('2018-05-01')
nyc_tlc = NycTlcYellow(start_date=start_date, end_date=end_date)
nyc_tlc_pd = nyc_tlc.to_pandas_dataframe()

df = spark.createDataFrame(nyc_tlc_pd)

  4. Dopo aver letto i dati, è necessario eseguire alcuni filtri iniziali per pulire il set di dati. È possibile rimuovere colonne non necessarie e aggiungere colonne che estraggono informazioni importanti. Verranno inoltre filtrate le anomalie all'interno del set di dati.

    # Filter the dataset 
from pyspark.sql.functions import *

filtered_df = df.select('vendorID', 'passengerCount', 'tripDistance','paymentType', 'fareAmount', 'tipAmount'\
                                , date_format('tpepPickupDateTime', 'hh').alias('hour_of_day')\
                                , dayofweek('tpepPickupDateTime').alias('day_of_week')\
                                , dayofmonth(col('tpepPickupDateTime')).alias('day_of_month'))\
                            .filter((df.passengerCount > 0)\
                                & (df.tipAmount >= 0)\
                                & (df.fareAmount >= 1) & (df.fareAmount <= 250)\
                                & (df.tripDistance > 0) & (df.tripDistance <= 200))

filtered_df.createOrReplaceTempView("taxi_dataset")

Analisi dei dati

Gli analisti dei dati hanno a disposizione un'ampia gamma di strumenti che consentono di estrarre informazioni dettagliate dai dati. In questa parte dell'esercitazione verranno illustrati alcuni strumenti utili disponibili nei notebook di Microsoft Fabric. In questa analisi, vogliamo comprendere i fattori che producono suggerimenti più elevati sui taxi per il nostro periodo selezionato.

Apache Spark SQL Magic

Prima di tutto, si eseguirà l'analisi esplorativa dei dati tramite Apache Spark SQL e i comandi magic con il notebook di Microsoft Fabric. Dopo aver creato la query, i risultati verranno visualizzati usando la funzionalità predefinita chart options .

  1. Nel notebook creare una nuova cella e copiare il codice seguente. Usando questa query, si vuole comprendere il modo in cui gli importi medi della mancia sono cambiati nel periodo selezionato. Questa query consentirà anche di identificare altre informazioni utili, tra cui l'importo minimo/massimo della mancia al giorno e l'importo medio della tariffa.

    %%sql
SELECT 
    day_of_month
    , MIN(tipAmount) AS minTipAmount
    , MAX(tipAmount) AS maxTipAmount
    , AVG(tipAmount) AS avgTipAmount
    , AVG(fareAmount) as fareAmount
FROM taxi_dataset 
GROUP BY day_of_month
ORDER BY day_of_month ASC

  2. Al termine dell'esecuzione della query, è possibile visualizzare i risultati passando alla visualizzazione grafico. In questo esempio viene creato un grafico a linee specificando il day_of_month campo come chiave e avgTipAmount come valore. Dopo aver effettuato le selezioni, selezionare Applica per aggiornare il grafico.

Visualizzare i dati

Oltre alle opzioni di creazione di grafici dei notebook predefiniti, è possibile usare le librerie open source più diffuse per creare visualizzazioni personalizzate. Negli esempi seguenti si useranno Seaborn e Matplotlib. Queste librerie Python vengono comunemente usate per la visualizzazione dei dati.

  1. Per semplificare e ridurre i costi di sviluppo, il set di dati verrà ridotto. Si userà la funzionalità di campionamento di Apache Spark predefinita. Inoltre, sia Seaborn che Matplotlib richiedono una matrice DataFrame Pandas o NumPy. Per ottenere un dataframe Pandas, usare il toPandas() comando per convertire il dataframe.

    # To make development easier, faster, and less expensive, downsample for now
sampled_taxi_df = filtered_df.sample(True, 0.001, seed=1234)

# The charting package needs a Pandas DataFrame or NumPy array to do the conversion
sampled_taxi_pd_df = sampled_taxi_df.toPandas()

  2. Si vuole comprendere la distribuzione dei suggerimenti nel set di dati. Si userà Matplotlib per creare un istogramma che mostra la distribuzione dell'importo della mancia e del conteggio. In base alla distribuzione, possiamo vedere che i suggerimenti sono asimmetrici verso importi minori o uguali a $10.

    # Look at a histogram of tips by count by using Matplotlib

ax1 = sampled_taxi_pd_df['tipAmount'].plot(kind='hist', bins=25, facecolor='lightblue')
ax1.set_title('Tip amount distribution')
ax1.set_xlabel('Tip Amount ($)')
ax1.set_ylabel('Counts')
plt.suptitle('')
plt.show()

    Screenshot of histogram of tips.

  3. Successivamente, vogliamo comprendere la relazione tra i suggerimenti per un determinato viaggio e il giorno della settimana. Usare Seaborn per creare un tracciato box che riepiloga le tendenze per ogni giorno della settimana.

    # View the distribution of tips by day of week using Seaborn
ax = sns.boxplot(x="day_of_week", y="tipAmount",data=sampled_taxi_pd_df, showfliers = False)
ax.set_title('Tip amount distribution per day')
ax.set_xlabel('Day of Week')
ax.set_ylabel('Tip Amount ($)')
plt.show()

    Graph that shows the distribution of tips per day.

  4. Un'altra ipotesi del nostro potrebbe essere che esiste una relazione positiva tra il numero di passeggeri e l'importo totale della mancia dei taxi. Per verificare questa relazione, eseguire il codice seguente per generare un tracciato box che illustra la distribuzione dei suggerimenti per ogni numero di passeggeri.

    # How many passengers tipped by various amounts 
ax2 = sampled_taxi_pd_df.boxplot(column=['tipAmount'], by=['passengerCount'])
ax2.set_title('Tip amount by Passenger count')
ax2.set_xlabel('Passenger count')
ax2.set_ylabel('Tip Amount ($)')
ax2.set_ylim(0,30)
plt.suptitle('')
plt.show()

    Graph that shows a box whisker plot.

  5. Infine, vogliamo comprendere la relazione tra l'importo della tariffa e l'importo della mancia. In base ai risultati, possiamo vedere che ci sono diverse osservazioni in cui le persone non puntano. Tuttavia, vediamo anche una relazione positiva tra l'importo complessivo della tariffa e la mancia.

    # Look at the relationship between fare and tip amounts

ax = sampled_taxi_pd_df.plot(kind='scatter', x= 'fareAmount', y = 'tipAmount', c='blue', alpha = 0.10, s=2.5*(sampled_taxi_pd_df['passengerCount']))
ax.set_title('Tip amount by Fare amount')
ax.set_xlabel('Fare Amount ($)')
ax.set_ylabel('Tip Amount ($)')
plt.axis([-2, 80, -2, 20])
plt.suptitle('')
plt.show()

    Screenshot of scatter plot of tip amount.

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