Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式-技术圈

导读

本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。

注：此处的Pandas特指DataFrame数据结构，Spark特指spark.sql下的DataFrame数据结构。

无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。

01 pd.DataFrame获取指定列

在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。由于Pandas中提供了两种核心的数据结构：DataFrame和Series，其中DataFrame的任意一行和任意一列都是一个Series，所以某种意义上讲DataFrame可以看做是Series的容器或集合。因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。

首先生成一个普通的DataFrame为例：

对于如上DataFrame，需要提取其中的A列，则常用的方法有如下4种：

df.A：即应用属性提取符"."的方式，但要求该列名称符合一般变量名命名规范，包括不能以数字开头，不能包含空格等特殊字符；
df['A']：即以方括号加列名的形式提取，这种方式容易理解，因为一个DataFrame本质上可以理解为Python中的一个特殊字典，其中每个列名是key，每一列的数据为value（注：这个特殊的字典允许列名重复），该种形式对列名无任何要求。当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集；
df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集；
df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。

上述4种方法的对应示例如下：

注：以上方法仅示例提取单列得到一个Series结果。

02 spark.sql中DataFrame获取指定列

spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别。当然，本文不过多对二者的区别做以介绍，而仅枚举常用的提取特定列的方法。

在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型。仍然构造一个类似于前述数据的Spark中的DataFrame，数据如下：

scala spark构建一个示例DataFrame数据

对于如上DataFrame，仍然提取A列对应的DataFrame子集，常用方法如下：

df.select("A")：即直接用select算子+列名实现；
df.select(df("A"))：即通过圆括号提取符得到DataFrame中的单列Column对象，而后再用select算子得到相应的DataFrame；
df.select(col("A"))：即首先通过col函数得到DataFrame中的单列Column对象，而后再用select算子得到相应的DataFrame。注意，这里的col函数需要首先从org.apache.spark.sql.functions中导入；
df.select($"A")：即通过美元符$+列名字符串隐式转换为Column类型，而后再用select算子得到相应DataFrame，这里$"A"等价于col("A")。注意，能用$隐式转换的前提是执行隐式转换导入：import spark.implicits._；
df.select('A)：与用美元符$隐式转换类似，也可用单侧单引号实现隐式转换，实质上也是得到一个Column类型，即'A等价于col("A")，当然也需要首先执行隐式转换导入；
df.select(expr("A"))：仍然是用一个函数expr+列名提取该列，这里expr执行了类SQL的功能，可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算，例如此处仅用于提取A列，则直接赋予列名作为参数即可；
df.selectExpr("A")：对于上述select+expr的组合，spark.sql中提供了更为简洁的替代形式，即selectExpr，可直接接受类SQL的表达式字符串，自然也可完成单列的提取，相当于是对上一种实现方式的精简形式。

以上7种实现方式的示例如下：

03 小结

本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame，常用的方法多达7种，在这方面似乎灵活性相较于Pandas中DataFrame而言具有更为明显的优越性。但还是那个观点，框架本身是本无高下优劣之分，只有熟练灵活运用方显高效。

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