PyFlink Table 和 Pandas DataFrame 互转
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PyFlink Table 和 Pandas DataFrame 互转 #

PyFlink 支持 PyFlink Table 和 Pandas DataFrame 之间进行互转。

PyFlink 支持将 Pandas DataFrame 转换成 PyFlink Table。在内部实现上，会在客户端将 Pandas DataFrame 序列化成 Arrow 列存格式，序列化后的数据 在作业执行期间，在 Arrow 源中会被反序列化，并进行处理。Arrow 源除了可以用在批作业中外，还可以用于流作业，它将正确处理检查点并提供恰好一次的保证。

以下示例显示如何从 Pandas DataFrame 创建 PyFlink Table：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个Pandas DataFrame
pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2))

# 由Pandas DataFrame创建PyFlink表
table = t_env.from_pandas(pdf)

# 由Pandas DataFrame创建指定列名的PyFlink表
table = t_env.from_pandas(pdf, ['f0', 'f1'])

# 由Pandas DataFrame创建指定列类型的PyFlink表
table = t_env.from_pandas(pdf, [DataTypes.DOUBLE(), DataTypes.DOUBLE()])

# 由Pandas DataFrame创建列名和列类型的PyFlink表
table = t_env.from_pandas(pdf,
                          DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("f0", DataTypes.DOUBLE()),
                                         DataTypes.FIELD("f1", DataTypes.DOUBLE())])

除此之外，还支持将 PyFlink Table 转换为 Pandas DataFrame。在内部实现上，它将执行表的计算逻辑，得到物化之后的表的执行结果，并 在客户端将其序列化为 Arrow 列存格式，最大 Arrow 批处理大小 由配置选项python.fn-execution.arrow.batch.size 确定。 序列化后的数据将被转换为 Pandas DataFrame。这意味着需要把表的内容收集到客户端，因此在调用此函数之前，请确保表的内容可以容纳在内存中。 可以通过 Table.limit ，设置收集到客户端的数据的条数。

以下示例显示了如何将 PyFlink Table 转换为 Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建PyFlink Table
pdf = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2))
table = t_env.from_pandas(pdf, ["a", "b"]).filter(col('a') > 0.5)

# 转换PyFlink Table为Pandas DataFrame
pdf = table.limit(100).to_pandas()