Spark DataFrame和Pandas DataFrame的区别

Dataframe表示一个有行和列的数据表，Dataframe的概念在任何编程语言中都不会改变，然而，Spark Dataframe和Pandas Dataframe有很大不同。在这篇文章中，我们将看到Spark数据框架和Pandas数据框架之间的区别。

Pandas DataFrame

Pandas是一个基于NumPy库的开源Python库。它是一个Python软件包，可以让你使用各种数据结构和操作来处理数字数据和时间序列。它主要用于使数据导入和分析大大简化。Pandas DataFrame是一个潜在的异构的二维大小可变的表格数据结构，有标记的轴（行和列）。数据、行和列是Pandas DataFrame的三个主要组成部分。

优势:

Pandas数据框架能够进行数据操作，如索引、重命名、排序、合并数据框架。
使用Pandas，更新、添加和删除列都相当容易。
Pandas Dataframe支持多种文件格式
由于内置的功能，处理时间太高。

劣势:

当我们使用一个巨大的数据集时，操作变得复杂。
在操作过程中，处理时间可能很慢。

Spark DataFrame

Spark是一个用于集群计算的系统。当与其他集群计算系统（如Hadoop）相比，它的速度更快。它有Python、Scala和Java高级API。在Spark中，编写并行作业很简单。Spark是目前最活跃的Apache项目，处理大量的数据集。Spark是用Scala编写的，并提供Python、Scala、Java和R的API。在Spark中，DataFrames是分布式数据集合，被组织成行和列。DataFrame中的每一列都被赋予一个名称和一个类型。

优势:

Spark携带了易于使用的API来操作大型数据集。
它不仅支持 “MAP “和 “reduce”、机器学习（ML）、图形算法、流数据、SQL查询等。
Spark使用内存(RAM)进行计算。
它提供了80个高级运算符来开发并行应用程序。

劣势:

没有自动优化过程
很少有算法。
小文件问题

Spark DataFrame和Pandas DataFrame之间的差异表：

Spark DataFrame	Pandas DataFrame
Spark DataFrame支持并行化。	Pandas DataFrame不支持并行化。
Spark DataFrame有多个节点。	Pandas数据框架只有一个节点。
它遵循 “懒惰执行”（Lazy Execution），即在执行某个动作之前不执行任务。	它遵循Eager Execution，这意味着任务立即被执行。
Spark DataFrame是不可变的。	Pandas数据框架是可变的。
与Pandas DataFrame相比，复杂的操作很难执行。	与Spark DataFrame相比，复杂的操作更容易执行。
Spark DataFrame是分布式的，因此对于大量的数据，在Spark DataFrame中的处理会更快。	Pandas数据框架不是分布式的，因此对于大量的数据，在Pandas数据框架中的处理会比较慢。
sparkDataFrame.count()返回行数。	pandasDataFrame.count() 返回每一列的非NA/null观察值的数量。
Spark DataFrames对于构建一个可扩展的应用程序是非常好的。	Pandas数据框架不能用于构建可扩展的应用程序。
Spark DataFrame保证了容错性。	Pandas DataFrame并不能保证容错。我们需要实现我们自己的框架来保证它。