开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何从pyspark dataframe中提取图像到numpy

从pyspark dataframe中提取图像到numpy可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql.functions import udf
from PIL import Image
import numpy as np

创建一个用户定义函数（UDF）来将图像数据从二进制格式转换为numpy数组：

def image_to_array(image_data):
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    return np.array(image)

将UDF注册到Spark会话中：

image_to_array_udf = udf(image_to_array, ArrayType(ByteType()))

使用UDF将图像数据列转换为numpy数组列：

df = df.withColumn('image_array', image_to_array_udf('image_data'))

这里假设图像数据存储在名为'image_data'的列中，将转换后的numpy数组存储在名为'image_array'的新列中。

完整的代码示例：

from pyspark.sql.functions import udf
from PIL import Image
import numpy as np

def image_to_array(image_data):
    image = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    return np.array(image)

image_to_array_udf = udf(image_to_array, ArrayType(ByteType()))

df = df.withColumn('image_array', image_to_array_udf('image_data'))

这样，你就可以从pyspark dataframe中提取图像数据并转换为numpy数组了。

相关搜索:从图像中提取坐标到numpy PySpark -从Numpy矩阵创建DataFrame 如何从pyspark dataframe中查询/提取数组元素从pyspark中的dataframe中提取数据如何从pyspark dataframe中的datetime中提取小时？pyspark中从JSON到Dataframe的数组如何从pyspark中的spark dataframe中提取特定值？在pyspark中从dataframe中的元组中提取项将Numpy数组追加到Pyspark Dataframe中 json文件到pyspark dataFrame中如何使用pyspark从dataframe的date列中提取年份从pandas到pyspark到foundry的dataframe转换中的Datatype 如何将numpy数组转换为pyspark dataframe？如何从PySpark DataFrame中批处理项目从numpy中的图像中提取缩略图从rest api到pyspark dataframe的嵌套json 如何使用pyspark从dataframe到list中获取无头数据行如何将pyspark dataframe列转换为numpy数组如何从pyspark dataframe创建持久视图如何从dataframe中选择多列并转储到pyspark中的列表

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。

03

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。

02

别说你会用Pandas

这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。

01

数据岗面试：常用哪些Python第三方库？

当下，数据从业者大多需要掌握Python语言，更准确的说要学会使用Python提供的一些主流第三方库。考虑眼下正值金三银四的找工作最佳时机，现将个人曾经历过的一道面试真题做以分享，具有一定的代表性。

02

Python+大数据学习笔记(一)

pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块，好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。

02

没有自己的服务器如何学习生物数据分析（上篇）

编者注：完整文章首发于作者博客 http://huboqiang.cn/ 在这篇文章中，作者利用大数据平台 IBM data science 对生信技能树论坛的一道生物信息入门题进行了分析。由于文章篇幅较长，我们将分为上篇和下篇分别进行推送。其中上篇部分主要为大家介绍IBM data science 平台相关知识；下篇则为大家具体展示如何通过该平台运用pySpark来解决我们具体的问题。希望对那些苦于没有自己的服务器而无法进行生物数据分析学习的朋友有所启发。同时，这篇文章也是非常好的大

05

[1014]PySpark使用笔记

PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements

03

速度起飞！替代 pandas 的 8 个神库

本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。

02

硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情，例如检测图像中的对象，对这些对象进行分类，从电影海报中生成标签。

02

PySpark——开启大数据分析师之路

近日由于工作需要，突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。

03

大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：

02

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。

02

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。

02

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。

04

异类框架BigDL，TensorFlow的潜在杀器！

【导读】你能利用现有的 Spark 集群构建深度学习模型吗？如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？这篇文章中，我们将给大家讲讲大数据+深度学习下，BigDL 框架的利弊与应用教程，为什么有了 TF、PyTorch，还是会考虑用 BigDL？

03

两分钟搞定Python读取matlab的.mat数据

Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台，matlab提供强大的数据计算以及仿真功能。在Matlab中数据集通常保存为.mat格式。那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢？所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法。我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法。

05

Python应用开发——30天学习Streamlit Python包进行APP的构建（9）

这是围绕 st.altair_chart 的语法糖。主要区别在于该命令使用数据自身的列和指数来计算图表的 Altair 规格。因此，在许多 "只需绘制此图 "的情况下，该命令更易于使用，但可定制性较差。

01

Spark Extracting,transforming,selecting features

官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html

04

NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。

03

Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。

00

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。

01

推荐系统负采样的几种实现

作为推荐模型训练的重要组成部分，推荐系统的负采样对模型的训练效果有着重要的影响，也是重要研究分支。实际的推荐系统场景，大部分数据是隐式反馈信息。对于模型训练，一般假设用户交互过的产品都是正例，通过抽样，选择用户没有交互过的部分产品作为负例。根据一定的策略从用户的非交互产品集中选择负样本的过程称为负样本采样（Negative Sampling）。

04

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

05

PySpark ｜ML（转换器）

在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。

02

大数据测试学习笔记之Python工具集

这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记：大数据测试整个学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主我的公众号：开源优测大数据测试学习笔记之Python工具集简介在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具，个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能主要工具有以下（包括但不限于）： numpy pandas SciPy Scikit-L

06

使用PySpark迁移学习

在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来解决多类图像分类问题。

03

PySpark 中的机器学习库

传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.

02

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询/加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。

02

大数据处理实践！手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

07

python处理大数据表格

假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。

01

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

PySpark｜ML（评估器）

在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。

01

[1017]pyspark之dataframe操作

在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作

01

盘点8个数据分析相关的Python库（实例+代码）

导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。

02

探索MLlib机器学习

实用工具：线性代数，统计，数据处理等工具特征工程：特征提取，特征转换，特征选择常用算法：分类，回归，聚类，协同过滤，降维模型优化：模型评估，参数优化。

02

真香！PySpark整合Apache Hudi实战

Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动

02

地理空间数据的时间序列分析

例如，在环境科学中，时间序列分析有助于分析一个地区的土地覆盖/土地利用随时间的变化及其潜在驱动因素。它在气象研究中也很有用，可以帮助我们理解天气模式的时空变化（我将很快使用降雨数据演示一个这样的案例研究）。社会和经济科学在理解时间和空间现象的动态方面也极大受益，例如人口、经济和政治模式。

01

从零到一spark进阶之路（二）

两种方式：①读取外部数据集② 在驱动器程序中对一个集合进行并行化 RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。

02

spark的机器学习库mllib

Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。

01

浅谈NumPy和Pandas库（一）

机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。希望能起到抛砖引玉的作用，目前处于入门阶段，而且第一次发文，哪里出现错误

06

数据科学 IPython 笔记本 7.3 Pandas 数据操作

在前一章中，我们详细介绍了 NumPy 及其ndarray对象，它在 Python 中提供了密集类型数组的高效存储和操作。在这里，通过详细了解 Pandas 库提供的数据结构，我们将构建这些知识。

01

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

07

PySpark源码解析，教你用Python调用高效Scala接口，搞定大规模数据分析

众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。

04

大数据Python：3大数据分析工具

在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。

02

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。

02

pyspark 随机森林的实现

随机森林是由许多决策树构成，是一种有监督机器学习方法，可以用于分类和回归，通过合并汇总来自个体决策树的结果来进行预测，采用多数选票作为分类结果，采用预测结果平均值作为回归结果。

02

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.

06

SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等5篇文章。当然，这里的Spark是基于Scala语言版本，所以这3个工具实际分别代表了SQL、Python和Scala三种编程语言，而在不同语言中自然是不便于数据统一和交互的。

04

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭