pyspark 和 pandas在环境下不能共存咋办

qq_41027047 2023-10-18 21:54:56

版本是Python 3.10.0 pandas 2.1.1 pyspark 3.5.0 不能共存的原因我自己查了下是因为pyspark目录下也有一个pandas的路径，所以import pandas都会引用到pyspark.pandas。目前的想法就是改一个名字，但是如何确保改名之后源码的引用都没问题呢？如果全都改一遍工作量也太大了

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目前改名字暂时解决了手头项目的问题，但是后面怎么样就不知道了，去咨询一下spark的客服吧

Pandas包是基于Python平台的数据管理利器，已经成为了Python进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准，掌握其使用方法，是使用Python进行数据分析和数据挖掘的必备条件。本课程通过讲解Pandas基础知识、DataFrame核心分析方法，以一系列实操案例使你快速掌握数据获取，数据清洗与整理，数据分析 pandas是在python最直接最流行的数据处理框架。可以这么说，如果你不会使用pandas，那你就谈不上会用python做数据分析。所以，pandas的重要性是不言而喻的，不管是想做简单的做数据分析和预测，还是想做高端的机器学习，深度学习，我们都必须学习pandas。这门课程目标是，高效快速的让大家在最短的时间内掌握好pandas这个在python数据分析中不可缺少的数据分析框架。

近期，在使用spark的时候，发现spark在python下的使用，pyspark还挺好用的。你甚至可以把它当作pandas来使用，众所周知，pandas在数据处理方面是很强大的，不谈性能，它提供了许多的内置方法，非常的方便，极大的减少我们的开发时间。下面，简答来得展示一下它的具体使用。首先，我们初设一个SparkSession，并开启pandas的支持：Pandas with Apache Arrow；接着，简单的新建一个spark的DataFrame对象：df。 import pandas as

写在前面：如何将Pyspark 和 Pandas结合起来做机器学习和常规的建模分析呢？ Spark处理大数据，Pandas处理小数据。 pyspark中的DataFrame是分布式的，可以用来处理大规模数据的ETL，处理后的数据collect到单机器节点上，然后交给Pandas dataframe来处理。虽然Panas是单机处理的，但胜在功能工具比较齐全和完善，处理下小数据的分析和操作还是足够的。一、基本ETL常规操作 1、从Pandas DataFrame创建 Spark DataFrame

1. 从 PySpark DataFrame 创建 Pandas 在 Spark 上完成转换后，您可以使用toPandas()方法轻松地将其转换回 Pandas 。 #Convert PySpark to Pandas pandasDF = pysparkDF.toPandas() 注意： toPandas()方法是将数据收集到 Spark Driver 内存中的操作，因此在处理大型数据集时必须非常小心。如果收集的数据不适合 Spark Driver 内存，您将收到 OutOfMemoryExceptio

时至如今Pandas仍然是十分火热的基于Python的数据分析工具，与numpy、matplotlib称为数据分析三大巨头，是学习Python数据分析的必经之路。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。因此我们做分布式数据分析也同样离不开Pandas的支持。Spark中的PySpark是内嵌有Pandas接口的。...

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