Análise de dados usando APIs DataFrame

Concluído

O uso de APIs DataFrame para análise de dados é essencial para explorar, manipular e analisar dados estruturados de forma eficiente em vários aplicativos.

As APIs do DataFrame são fornecidas por várias bibliotecas de processamento de dados, como Pandas em Python, Apache Spark e dplyr do R, cada uma oferecendo ferramentas para lidar com grandes conjuntos de dados com facilidade. Trabalhar com DataFrames parece semelhante entre bibliotecas, mas cada biblioteca tem algumas pequenas variações em seus recursos.

Spark DataFrame

Um Spark DataFrame é uma coleção distribuída de dados organizados em colunas nomeadas, muito semelhante a uma tabela em um banco de dados. Ele permite consultar e transformar grandes conjuntos de dados usando operações ou APIs semelhantes ao SQL enquanto dimensiona automaticamente em um cluster. DataFrames fornecem um rico conjunto de funções (selecionar colunas, filtrar, juntar, agregar) que permitem resolver problemas comuns de análise de dados de forma eficiente.

Aqui está um exemplo de uso de APIs do Spark DataFrame em Python. O código cria um Spark DataFrame com nomes e idades e, em seguida, demonstra a seleção de uma coluna, filtragem de linhas por idade e agrupamento por idade para contar ocorrências.

# 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()

Um Spark DataFrame é uma estrutura de dados distribuída baseada em cluster projetada para lidar com conjuntos de dados muito grandes, dividindo-os e processando-os em várias máquinas.

Pandas DataFrame

Um Pandas DataFrame é uma estrutura de dados na memória, de máquina única, melhor para conjuntos de dados pequenos e médios que cabem em um computador.

E aqui está um exemplo de como fazer as mesmas tarefas usando APIs do Pandas DataFrame em Python:

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())

Comparando o Spark DataFrame com o Pandas DataFrame

Característica	Spark DataFrame	Pandas DataFrame
Execução	Distribuído em um cluster	É executado em uma única máquina (na memória)
Escalabilidade	Lida com conjuntos de dados muito grandes (terabytes ou mais)	Ideal para conjuntos de dados pequenos a médios (cabe na RAM)
APIs	Operações do tipo SQL, APIs do Spark em Python/Scala/Java/R	API baseada em Python
Desempenho	Otimizado com os motores Catalyst e Tungsten	Otimizado para operações de nó único
Preguiçoso vs. Ansioso	Avaliação preguiçosa (consulta de planos antes da execução)	Execução ansiosa (executada imediatamente)
Casos de uso	Processamento de Big Data, ETL, streaming, machine learning	Análise de dados, prototipagem, ML leve
Integração	Funciona com o ecossistema Spark & armazenamento distribuído	Funciona com ecossistema Python (NumPy, SciPy, etc.)

Gorjeta

Para obter mais informações sobre como carregar e transformar dados usando o Spark, consulte Apache Spark Python (PySpark) DataFrame API, Apache Scala DataFrame API ou SparkR SparkDataFrame API.