DataFrame API를 사용한 데이터 분석

완료됨

다양한 애플리케이션에서 구조화된 데이터를 효율적으로 탐색, 조작, 분석하려면 DataFrame API를 사용하여 데이터를 분석하는 것이 필수적입니다.

DataFrame API는 Python의 Pandas , Apache Spark 및 R의 dplyr와 같은 여러 데이터 처리 라이브러리에서 제공하며, 각각 큰 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있는 도구를 제공합니다. DataFrames를 다루는 방식은 라이브러리마다 비슷해 보이지만 각 라이브러리의 기능에는 약간의 차이가 있습니다.

Spark DataFrame

Spark DataFrame은 데이터베이스의 테이블과 마찬가지로 명명된 열로 구성된 분산 데이터 컬렉션입니다. 클러스터 전체에서 자동으로 크기를 조정하면서 SQL과 유사한 작업 또는 API를 사용하여 큰 데이터 세트를 쿼리하고 변환할 수 있습니다. 데이터 프레임은 일반적인 데이터 분석 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 다양한 함수 집합(열 선택, 필터, 조인, 집계)을 제공합니다.

다음은 Python에서 Spark DataFrame API를 사용하는 예제입니다. 이 코드는 이름 및 연령이 포함된 Spark DataFrame을 만든 다음, 열을 선택하고, 행을 연령별로 필터링하고, 연령별로 그룹화하여 발생 횟수를 계산하는 방법을 보여 줍니다.

# Create a sample DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# Select columns
df.select("Name").show()

# Filter rows
df.filter(df["Age"] > 30).show()

# Group by and aggregate
df.groupBy("Age").count().show()

Spark DataFrame은 여러 컴퓨터에서 분할 및 처리하여 매우 큰 데이터 세트를 처리하도록 설계된 분산 클러스터 기반 데이터 구조입니다.

Pandas DataFrame

Pandas DataFrame은 메모리 내 단일 컴퓨터 데이터 구조로, 한 컴퓨터에 적합한 중소형 데이터 세트에 가장 적합합니다.

다음은 Python에서 Pandas DataFrame API를 사용하여 동일한 작업을 수행하는 예입니다.

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
        'Age': [34, 45, 29, 23]}
df = pd.DataFrame(data)

# Select columns
print(df[['Name']])

# Filter rows
print(df[df['Age'] > 30])

# Group by and aggregate
print(df.groupby('Age').size())

Spark DataFrame과 Pandas DataFrame 비교

특징	Spark DataFrame	pandas DataFrame
실행	클러스터에 분산	단일 컴퓨터에서 실행(메모리 내)
확장성	매우 큰 데이터 세트 처리(테라바이트 이상)	중소형 데이터 세트에 적합(RAM에 적합)
API	SQL과 유사한 작업, Python/Scala/Java/R의 Spark API	Python 기반 API
성능	Catalyst 및 Tungsten 엔진으로 최적화됨	단일 노드 작업에 최적화됨
Lazy 및 Eager	지연 평가(실행 전에 쿼리를 계획함)	즉시 실행(즉시 실행)
사용 사례	빅 데이터 처리, ETL, 스트리밍, 기계 학습	데이터 분석, 프로토타입 생성, 경량 ML
통합	Spark 에코시스템 및 분산 스토리지 사용	Python 에코시스템(NumPy, SciPy 등)에서 작동합니다.

팁

Spark를 사용하여 데이터를 로드하고 변환하는 방법에 대한 자세한 내용은 Apache Spark Python(PySpark) DataFrame API, Apache Scala DataFrame API 또는 SparkR SparkDataFrame API를 참조하세요.