執行 - - 阿里雲

本文為您介紹DataFrame操作支援的執行方法。

前提條件

您需要提前完成以下步驟，用於操作本文中的樣本：

準備樣本表pyodps_iris，詳情請參見Dataframe資料處理。
建立DataFrame，詳情請參見從MaxCompute表建立DataFrame。

順延強制

DataFrame上的所有操作並不會立即執行，只有當顯式調用execute方法，或者調用立即執行的方法時（內部調用的也是execute），才會執行這些操作。立即執行的方法如下表所示。

方法	說明	傳回值
persist	將執行結果儲存到MaxCompute表。	PyODPS DataFrame
execute	執行並返回全部結果。	ResultFrame
head	查看開頭N行資料，這個方法會執行所有結果，並取開頭N行資料。	ResultFrame
tail	查看結尾N行資料，這個方法會執行所有結果，並取結尾N行資料。	ResultFrame
to_pandas	轉換為Pandas DataFrame或者Series，wrap參數為True的時候，返回PyODPS DataFrame對象。	wrap為True時，返回PyODPS DataFrame。 wrap為False時，返回Pandas DataFrame。False為預設值。
plot，hist，boxplot	畫圖有關。	不涉及

說明

在互動式環境下，PyODPS DataFrame會在列印或者repr的時候，調用execute方法，您無需手動調用execute。

樣本

# 非互動環境執行，需手動調用execute方法
print(iris[iris.sepallength < 5][:5].execute())

# 互動環境執行，自動調用execute方法
print(iris[iris.sepallength < 5][:5])

返回結果：

   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth         name
0          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
2          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.4          1.4         0.3  Iris-setosa
4          4.4         2.9          1.4         0.2  Iris-setosa

在互動環境中，如果您需要關閉自動調用執行，請進行手動設定，設定方式如下。

from odps import options
options.interactive = False

print(iris[iris.sepallength < 5][:5])

返回結果：

Collection: ref_0
  odps.Table
    name: hudi_mc_0612.`iris3`
    schema:
      sepallength           : double      # 片長度(cm)
      sepalwidth            : double      # 片寬度(cm)
      petallength           : double      # 瓣長度(cm)
      petalwidth            : double      # 瓣寬度(cm)
      name                  : string      # 種類
Collection: ref_1
  Filter[collection]
    collection: ref_0
    predicate:
      Less[sequence(boolean)]
        sepallength = Column[sequence(float64)] 'sepallength' from collection ref_0
        Scalar[int8]
          5
Slice[collection]
  collection: ref_1
  stop:
    Scalar[int8]
      5

關閉自動調用執行後，列印repr對象，會顯示整個抽象文法樹。如果需要執行，則必須手動調用execute方法。

讀取執行結果

execute或head函數輸出的結果為ResultFrame類型，可從中讀取結果。

說明

ResultFrame是結果集合，不能參與後續計算。

ResultFrame可以迭代取出每條記錄。樣本如下：

result = iris.head(3)
for r in result:
    print(list(r))

返回結果：

[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa']
[4.7, 3.2, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa']
[4.6, 3.1, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa']

ResultFrame也支援在安裝有Pandas的前提下轉換為Pandas DataFrame，或使用Pandas後端的PyODPS DataFrame。

# 返回Pandas DataFrame。
pd_df = iris.head(3).to_pandas()

# 返回使用Pandas後端的PyODPS DataFrame。
wrapped_df = iris.head(3).to_pandas(wrap=True)

儲存執行結果為MaxCompute表

對於Collection，您可以調用persist方法，用於返回一個新的DataFrame對象，參數為表名。

iris2 = iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris')
print(iris2.head(5))

返回結果：

   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0          4.5         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1          5.5         2.3          4.0         1.3  Iris-versicolor
2          4.9         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor
3          5.0         2.0          3.5         1.0  Iris-versicolor
4          6.0         2.2          4.0         1.0  Iris-versicolor

persist可以傳入partitions參數，用於建立一個分區表。它的分區是partitions所指定的欄位。

iris3 = iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris_test', partitions=['name'])
print(iris3.data)

返回結果：

odps.Table
  name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris`
  schema:
    sepallength           : double
    sepalwidth            : double
    petallength           : double
    petalwidth            : double
  partitions:
    name                  : string

如果您需要寫入已經存在的表的某個分區，persist可以傳入partition參數，指明寫入表的哪個分區（例如ds=******）。該DataFrame的每個欄位的類型都必須相同，且都存在於該表中。drop_partition和create_partition參數只在此時有效，分別表示是否要刪除（如果分區存在）或建立（如果分區不存在）該分區。

print(iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris_partition', partition='ds=test', drop_partition=True, create_partition=True).head(5))

返回結果：

   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth             name    ds
0          4.5         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa  test
1          5.5         2.3          4.0         1.3  Iris-versicolor  test
2          4.9         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor  test
3          5.0         2.0          3.5         1.0  Iris-versicolor  test
4          6.0         2.2          4.0         1.0  Iris-versicolor  test

寫入表時，您還可以指定表的生命週期。例如下列語句將表的生命週期指定為10天。

print(iris[iris.sepalwidth < 2.5].persist('pyodps_iris', lifecycle=10).head(5))

返回結果：

   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0          4.5         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1          5.5         2.3          4.0         1.3  Iris-versicolor
2          4.9         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor
3          5.0         2.0          3.5         1.0  Iris-versicolor
4          6.0         2.2          4.0         1.0  Iris-versicolor

如果資料來源中沒有ODPS對象，例如資料來源僅為Pandas，在persist時需要手動指定ODPS入口對象，或者將需要的入口對象標明為全域對象。
```
# 假設入口對象為o。
# 指定入口對象。
df.persist('table_name', odps=o)
# 或者可將入口對象標記為全域。
o.to_global()
df.persist('table_name')
```

儲存執行結果為Pandas DataFrame

您可以使用to_pandas方法，如果wrap參數為True，將返回PyODPS DataFrame對象。

樣本1：使用to_pandas方法，返回Pandas DataFrame對象。

print(type(iris[iris.sepalwidth < 2.5].to_pandas()))

返回結果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

樣本2：wrap參數為True，返回PyODPS DataFrame對象。

print(type(iris[iris.sepalwidth < 2.5].to_pandas(wrap=True)))

返回結果：

<class 'odps.df.core.DataFrame'>

說明

PyODPS可以執行open_reader方法，通過reader.to_pandas()轉成Pandas DataFrame。詳情請參見表。

立即回合設定運行參數

對於立即執行的方法，例如execute、persist、to_pandas等，您可以通過以下方法設定它們運行時的參數（僅對ODPS SQL後端有效）：

設定全域參數。詳情請參見SQL。

在這些立即執行的方法上，使用hints參數，可以確保這些參數只作用於當前的計算過程。

print(iris[iris.sepallength < 5].to_pandas(hints={'odps.sql.mapper.split.size': 16}))

返回結果：

   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0          4.5         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1          4.9         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor

運行時顯示詳細資料

如果您需要查看運行時Instance的Logview，則應該修改全域配置。程式碼範例如下。

from odps import options
options.verbose = True

print(iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute())

返回結果：

Sql compiled:
SELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name`
FROM odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris` t1
WHERE t1.`sepallength` < 5
LIMIT 5
Instance ID:
  Log view:http://logview
  
   sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor

您可以指定自己的日誌記錄函數。程式碼範例如下。

my_logs = []
def my_logger(x):
    my_logs.append(x)
options.verbose_log = my_logger
print(iris[iris.sepallength < 5].exclude('sepallength')[:5].execute())

print(my_logs)

返回結果：

   sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor

['Sql compiled:', 'CREATE TABLE tmp_pyodps_24332bdb_4fd0_4d0d_aed4_38a443618268 LIFECYCLE 1 AS \nSELECT t1.`sepalwidth`, t1.`petallength`, t1.`petalwidth`, t1.`name` \nFROM odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris` t1 \nWHERE t1.`sepallength` < 5 \nLIMIT 5', 'Instance ID: 20230815034706122gbymevg*****', '  Log view:]

緩衝中間Collection計算結果

DataFrame的計算過程中，部分Collection被多處使用。如果您需要查看中間過程的執行結果，可以使用cache標記某個需要被優先計算的Collection。樣本如下。

說明

cache會順延強制，調用cache不會觸發立即計算。

cached = iris[iris.sepalwidth < 3.5]['sepallength', 'name'].cache()
df = cached.head(3)
print(df)

# 返回結果
   sepallength             name
0          4.5      Iris-setosa
1          5.5  Iris-versicolor
2          4.9  Iris-versicolor

# 由於cached已經被計算，所以能立刻取到計算結果。
print(cached.head(3))

#返回結果
   sepallength             name
0          4.5      Iris-setosa
1          5.5  Iris-versicolor
2          4.9  Iris-versicolor

非同步和並存執行

非同步執行

DataFrame支援非同步作業，對於立即執行的方法，包括execute、persist、head、tail、to_pandas（其他方法不支援），傳入async參數，即可以將這個操作非同步執行，timeout參數指定逾時時間，非同步返回的是 Future對象。

future = iris[iris.sepalwidth < 10].head(10, async_=True)
print(future.result())

# 返回結果
   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth             name
0          4.5         2.3          1.3         0.3      Iris-setosa
1          5.5         2.3          4.0         1.3  Iris-versicolor
2          4.9         2.4          3.3         1.0  Iris-versicolor
3          5.0         2.0          3.5         1.0  Iris-versicolor
4          6.0         2.2          4.0         1.0  Iris-versicolor
5          6.2         2.2          4.5         1.5  Iris-versicolor
6          5.5         2.4          3.8         1.1  Iris-versicolor
7          5.5         2.4          3.7         1.0  Iris-versicolor
8          6.3         2.3          4.4         1.3  Iris-versicolor
9          5.0         2.3          3.3         1.0  Iris-versicolor

並存執行

您可以使用新的Delay API，將立即執行的操作，包括execute、persist、head、tail、to_pandas（其他方法不支援），變成延遲操作，並返回Future對象。當觸發delay執行時，會去尋找依賴，按照給定的並發度執行，並支援非同步執行。

from odps.df import Delay
delay = Delay()  # 建立Delay對象。

df = iris[iris.sepal_width < 5].cache()  # 有一個共同的依賴。
future1 = df.sepal_width.sum().execute(delay=delay)  # 立即返回future對象，此時並沒有執行。
future2 = df.sepal_width.mean().execute(delay=delay)
future3 = df.sepal_length.max().execute(delay=delay)
delay.execute(n_parallel=3)  # 並發度是3，此時才真正執行。
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)        21s
print(future1.result())

# 返回結果
25.0
 
print(future2.result())

# 返回結果
2.272727272727273

上述樣本中，共同依賴的對象會先執行，然後再以並發度為3分別執行future1到future3。

delay.execute也接受async操作指定是否非同步執行，當非同步執行的時候，也可以用timeout參數指定逾時時間。