Python, Pandas 및 Apache Spark를 사용하여 배열 항목 계산 및 열로 변환
Python 및 Pandas 사용
1 데이터 준비
먼저 NumPy 라이브러리를 사용하여 샘플 배열을 생성합니다.
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
2 Pandas DataFrame으로 변환
다음으로 NumPy 배열을 Pandas DataFrame으로 변환합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
3 value_counts() 함수 사용
value_counts() 함수를 사용하여 배열의 각 값과 해당 값의 개수를 계산합니다. 결과는 새로운 DataFrame으로 반환됩니다.
value_counts = df['value'].value_counts()
4 결과 출력
이제 결과 DataFrame을 출력합니다.
print(value_counts)
출력:
1 3
2 2
3 2
4 2
5 2
Name: value, dtype: int64
Apache Spark 사용
1 SparkSession 생성
Apache Spark를 사용하려면 먼저 SparkSession을 생성해야 합니다.
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Counting Items in Array").getOrCreate()
2 데이터 로드
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
df = spark.createDataFrame(data)
3 groupBy() 및 count() 함수 사용
groupBy() 함수를 사용하여 배열의 각 값을 그룹화하고 count() 함수를 사용하여 각 그룹의 개수를 계산합니다. 결과는 새로운 DataFrame으로 반환됩니다.
value_counts = df.groupBy('value').count()
value_counts.show()
+----+-----+
|value|count|
+----+-----+
|1 | 3|
|2 | 2|
|3 | 2|
|4 | 2|
|5 | 2|
+----+-----+
위의 코드는 Python, Pandas 및 Apache Spark를 사용하여 배열의 항목을 계산하고 해당 항목 수를 열로 변환하는 방법을 보여줍니다.
참고사항
- 이 코드는 예시이며 실제 사용 상황에 따라 변경해야 할 수도 있습니다.
- Pandas 및 Apache Spark는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 유용한 도구입니다.
- 다른 방법으로도 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
Python, Pandas 및 Apache Spark를 사용하여 배열 항목 계산 및 열로 변환: 예제 코드
Python 및 Pandas 사용
1 필요한 라이브러리 설치
먼저 NumPy, Pandas 및 Matplotlib 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install numpy pandas matplotlib
다음 코드를 사용하여 data.txt 파일에서 데이터를 로드하고 Pandas DataFrame으로 변환합니다.
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.txt', delimiter=',')
3 배열 만들기
data DataFrame의 'value' 열을 NumPy 배열로 변환합니다.
array = data['value'].to_numpy()
value_counts = pd.DataFrame(array.value_counts()).reset_index(name='count')
value_counts.columns = ['value', 'count']
print(value_counts)
예상 출력:
value count
0 1 3
1 2 2
2 3 2
3 4 2
4 5 2
6 시각화 (옵션)
Matplotlib 라이브러리를 사용하여 결과를 시각화할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(value_counts['value'], value_counts['count'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Value Counts')
plt.show()
7 코드 저장
위 코드를 pandas_example.py라는 파일에 저장합니다.
8 실행
다음 명령을 사용하여 코드를 실행합니다.
python pandas_example.py
Apache Spark 사용
먼저 Apache Spark를 설치해야 합니다. 설치 방법은 Apache Spark 웹사이트를 참조하십시오.
다음 코드를 사용하여 SparkSession을 생성합니다.
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Counting Items in Array").getOrCreate()
data = spark.read.csv('data.txt', delimiter=',')
data DataFrame의 'value' 열을 Spark SQL UDF(User Defined Function)를 사용하여 NumPy 배열로 변환합니다.
from pyspark.sql.functions import udf
def to_numpy(df):
return df.rdd.map(lambda x: x[0]).collect()
array_udf = udf(to_numpy, returnType=np.ndarray())
array = data.withColumn('array', array_udf('value')).select('array').rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
value_counts = spark.createDataFrame(array).groupBy('value').count()
value_counts.show()
+----+-----+
|value|count|
+----+-----+
|1 | 3|
|2 | 2|
|3 | 2|
|4 | 2|
|5 | 2|
+----+-----+
배열 항목 계산 및 열로 변환: 대체 방법
Python 및 Pandas 사용
groupby() 함수와 agg() 함수를 사용하여 배열의 각 값을 그룹화하고 해당 값의 개수를 집계할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame(data)
value_counts = df.groupby('value').agg(count=('value', 'count'))
2 Series.value_counts() 사용
Pandas Series 객체의 value_counts() 메서드를 사용하여 배열의 각 값과 해당 값의 개수를 계산할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
s = pd.Series(data)
value_counts = s.value_counts()
3 collections.Counter 사용
collections 모듈의 Counter 클래스를 사용하여 배열의 각 값과 해당 값의 개수를 계산할 수 있습니다.
import collections
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
value_counts = collections.Counter(data)
Apache Spark 사용
1 rdd.groupByByKey().countByKey() 사용
Apache Spark RDD API의 groupByByKey() 및 countByKey() 함수를 사용하여 배열의 각 값을 그룹화하고 해당 값의 개수를 계산할 수 있습니다.
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Counting Items in Array").getOrCreate()
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
value_counts = rdd.groupByByKey().countByKey()
2 flatMap() 및 countByKey() 사용
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Counting Items in Array").getOrCreate()
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
value_counts = rdd.flatMap(lambda x: [(x, 1)]).countByKey()
위에 제시된 방법은 모두 동일한 결과를 생성합니다. 사용할 방법은 개인 선호와 특정 상황에 따라 다릅니다.
결론
python pandas apache-spark
