У роботі з даними в аналізі та обробці часто виникає необхідність розрахувати різні статистичні показники для наборів даних. У цій статті ми розглянемо задачу знаходження середнього та моди для списку в значеннях стовпців DataFrame у PySpark.

PySpark є потужним інструментом для обробки великих обсягів даних, особливо коли маємо справу з розподіленими даними. DataFrame є основним об’єктом даних у PySpark, і він дозволяє виконувати різноманітні операції з даними, включаючи обчислення статистичних показників.

Для початку, розглянемо задачу. Нам потрібно знайти середнє значення для кожного стовпця score та моду для кожного стовпця review. Маючи DataFrame зі стовпцями score та review, ми хочемо створити нові стовпці, які містять середнє значення та моду відповідно. Додатково, типи даних цих нових стовпців повинні бути відповідно float та string.

Є кілька підходів до розв’язання цієї задачі. Один з них – використання функцій з Python для обчислення середнього та моди, а потім застосування цих функцій до кожного елемента списку в значеннях стовпців DataFrame.

У нашому випадку, ми використаємо бібліотеку statistics, що включена в стандартний пакет Python, для обчислення середнього та моди. Далі ми визначимо функції для використання як UDFs (User Defined Functions) у PySpark.


import statistics
import pyspark.sql.functions as F
# Визначення UDFs
def mean_udf(data):
if len(data) == 0:
return None
data_float = [eval(i) for i in data]
return statistics.mean(data_float)
def mode_udf(data):
if len(data) == 0:
return None
return statistics.mode(data)
# Реєстрація UDFs
mean_func = F.udf(mean_udf)
mode_func = F.udf(mode_udf)
# Застосування UDFs
df = (df.withColumn("scoreMean", mean_func(F.col("score")))
.withColumn("reviewMode", mode_func(F.col("review")))
)


Проте, при виконанні цього коду може виникнути помилка ‘calculation failed’, особливо коли ви намагаєтеся викликати методи show() або collect().

Це може бути спричинено тим, що обчислення середнього та моди великих масивів даних може призвести до перевищення обсягу пам’яті або часу виконання. Щоб уникнути цієї проблеми, рекомендується перевірити обсяг даних та оптимізувати алгоритми для більш ефективного використання ресурсів.

Крім того, можна розглянути альтернативні методи обчислення середнього та моди, такі як використання бібліотеки pandas у поєднанні з PySpark або розподіленими обчисленнями з використанням Spark MLlib.

У цій статті ми детально розглянули задачу знаходження середнього та моди для списку в значеннях стовпців DataFrame у PySpark. Ми представили код для виконання цієї задачі та розглянули можливі проблеми та шляхи їх вирішення.

Завдяки PySpark ми можемо ефективно працювати з великими обсягами даних та виконувати різноманітні операції аналізу та обробки даних, включаючи обчислення статистичних показників, таких як середнє та мода.