PyODPS DataFrame：统一的数据查询语言

摘要：而真正的执行根据具体的输入数据，来决定执行的后端。可以看到，就是一个统一的数据查询语言，用户不需要改写一行代码，就可以根据输入让数据在本地和数据库上执行，由于框架的灵活性，我们甚至还可以扩展出非执行后端的支持。

摘要： 前几天，PyODPS发布了0.7版本，这篇文章给大家介绍下PyODPS新版本带来的重要特性。 之前也有若干篇文章介绍过了，我们PyODPS DataFrame是延迟执行的，在调用立即执行的方法，比如execute、persist等之前，都只是构建了表达式。

点此查看原文：http://click.aliyun.com/m/41051/

前几天，PyODPS发布了0.7版本，这篇文章给大家介绍下PyODPS新版本带来的重要特性。

之前也有若干篇文章介绍过了，我们PyODPS DataFrame是延迟执行的，在调用立即执行的方法，比如execute、persist等之前，都只是构建了表达式。而真正的执行根据具体的输入数据，来决定执行的后端。

比如，我们可以根据输入是pandas DataFrame（本地数据），还是MaxCompute Table（MaxCompute数据）来决定是在本地执行，还是在MaxComput上执行。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pd_df = pd.DataFrame({"a": range(3)})

In [3]: from odps.df import DataFrame

In [4]: df = DataFrame(pd_df)  # 本地数据

In [5]: df.a.sum()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)         0s
3

In [6]: %load_ext odps

In [7]: %enter
Out[7]: 

In [8]: df = DataFrame(o.get_table("pyodps_iris"))  # MaxCompute数据

In [9]: df.sepal_width.sum()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)        15s
458.10000000000014

数据库执行

来到了0.7版本，我们的后端武器库进一步扩充，现在我们支持Postgresql和MySQL，原则上我们支持所有的主流数据库，但我们只在这两个数据库上做了测试。

我们的数据库执行后端使用 sqlalchemy 实现，想要执行还需要对应数据库的driver。

现在，如果DataFrame输入的数据是sqlalchemy Table，那么我们就可以使用数据库后端来执行。

In [24]: mysql_engine = sqlalchemy.create_engine("mysql://root:123@localhost/movielens") 

In [25]: metadata = sqlalchemy.MetaData(bind=mysql_engine)   # 需要绑定engine

In [26]: table = sqlalchemy.Table("top_users", metadata, extend_existing=True, autoload=True)

In [27]: top_users = DataFrame(table)

In [28]: top_users.age.sum()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)         0s
763

对于postgresql也是一样。 值得注意的是，现在还有部分DataFrame操作，比如自定义函数尚未支持数据库后端 。

可以看到，PyODPS DataFrame就是一个统一的数据查询语言，用户不需要改写一行代码，就可以根据输入让数据在MaxCompute、本地和数据库上执行，由于DataFrame框架的灵活性，我们甚至还可以扩展出非SQL执行后端的支持。

JOIN或者UNION数据库和MaxCompute数据

过去 一篇文章 提到过，我们可以join或者union本地和MaxCompute上的数据，这样的典型场景就是，比如我有个本地excel文件，我可以轻松读取成本地DataFrame，然后直接就可以和MaxCompute数据进行操作，省去了一大堆麻烦的过程。

现在，我们也同样可以join 数据库和MaxCompute上的数据，试想，有一堆用户数据是在数据库中进行处理，然后我们无需经过同步数据等繁琐的过程，我们就可以直接join 数据库和MaxCompute上的数据，这是何其方便的事情。

比如：

In [29]: ratings = o.get_table("movielens_ratings").to_df()

In [32]: female_top_users = top_users[top_users.sex == "F"]  # MySQL中的数据

In [33]: ratings.join(female_top_users).rating.mean()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)        14s
2.9451170298627924

总结

我们PyODPS一直处在快速迭代的过程中，我们所有所做的努力，都是为了让大家以更好的体验来进行数据分析和机器学习。尽管我们很努力，但精力毕竟有限，难免会有bug，会有功能不完善。希望大家能给我们提issue，能贡献代码就更好啦。

项目文档：http://pyodps.readthedocs.io
项目地址：https://github.com/aliyun/ali...
提issue：https://github.com/aliyun/ali...

钉钉扫码：