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

import pandas as pd
pandas_df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [2., 3., 4.],
    'c': ['string1', 'string2', 'string3'],
    'd': [date(2000, 1, 1), date(2000, 2, 1), date(2000, 3, 1)],
    'e': [datetime(2000, 1, 1, 12, 0), datetime(2000, 1, 2, 12, 0), datetime(2000, 1, 3, 12, 0)]
})
df = spark.createDataFrame(pandas_df)
df

2、Spark DataFrame转Pandas DataFrame

df.toPandas()

注意：PySpark的 DataFrame转成Pandas DataFrame的时候会把所有的数据collect到驱动器，因为Pandas的DataFrame不是分布式的，所以当数据量很大的时候，可能会内存溢出爆掉。

3、当一行数据量很大的时候，竖着展示

df.show(1, vertical=True)

4、查看列名和Schema

#查看列名
df.columns
#查看Schema
df.printSchema()

5、DataFrame的summary描述

#选择需要的列统计其summary描述
df.select("a", "b", "c").describe().show()

二、Pandas UDFs（也称为向量化的UDFs， Vectorized UDFs）在Spark DataFrame中使用