भाग 3: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बहुत महत्वपूर्ण है। अपनी संरचना और स्कीमा के कारण, PySpark DataFrame विज़ुअलाइज़ेशन के लिए RDDs की तुलना में बेहतर है.
इस तीसरे भाग में, आप पिछले अभ्यास में बनाए गए DataFrame से जर्मनी के सभी खिलाड़ियों की उम्र का एक हिस्टोग्राम बनाएँगे। इसके लिए, आप पहले PySpark DataFrame को Pandas DataFrame में कन्वर्ट करेंगे और matplotlib के plot() फंक्शन का उपयोग करके जर्मनी के सभी खिलाड़ियों की उम्र का डेंसिटी प्लॉट बनाएँगे.
ध्यान रखें, आपके वर्कस्पेस में SparkSession spark, एक टेम्परेरी टेबल fifa_df_table और एक DataFrame fifa_df_germany_age पहले से उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PySpark के साथ Big Data Fundamentals
अभ्यास निर्देश
fifa_df_germany_ageको Pandas DataFramefifa_df_germany_age_pandasमें कन्वर्ट करें.fifa_df_germany_age_pandasPandas DataFrame के 'Age' कॉलम का डेंसिटी प्लॉट जनरेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Convert fifa_df to fifa_df_germany_age_pandas DataFrame
fifa_df_germany_age_pandas = fifa_df_germany_age.____()
# Plot the 'Age' density of Germany Players
____.plot(kind='density')
plt.show()