https://github.com/alibaba/Alink/blob/master/docs/pyalink/pyalink-dataframe.md

与 Dataframe 互操作

PyAlink 提供了与 pandas DataFrame 的互转操作，能够方便地使用 Python 生态中已有的强大工具。 pandas 的 DataFrame 是 Python 已有生态中表示、存储二维表的十分理想的选择，DataFrame 自身提供了一定的数据处理与可视化能力，同时又可以方便的转换为 Python 中的其他数据结构。

BatchOperator 转 Dataframe

对于各个 BatchOperator，提供了 collectToDataframe() 的成员方法，将 BatchOperator 内的 DataSet 转换为 DataFrame；直接使用 print() 方法也可以直接以 DataFrame 的形式进行打印。

source = CsvSourceBatchOp()\
    .setSchemaStr("sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string")\
    .setFilePath("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv")
res = source.select(["sepal_length", "sepal_width"])
df = res.collectToDataframe()
# Operations with df
res.print()

在 BatchOperator 中也提供了静态方法 collectoToDataframes 可以对多个 BatchOperator 同时进行转换。 每一次单个 BatchOperator 调用 collectoToDataframe 都会导致作业图进行一次计算，多次调用时将有效率问题，更重要的是，有些算法在多次调用时可能结果不一致，例如采样操作等。 此时可以使用这个静态方法来解决这些问题。

source = CsvSourceBatchOp() \
    .setSchemaStr(
    "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string") \
    .setFilePath("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv")

split = SplitBatchOp().setFraction(0.1).linkFrom(source)
[d0, d1, d2] = collectToDataframes(source, split, split.getSideOutput(0))
print(d0, d1, d2)

Dataframe 转 BatchOperator/StreamOperator

对于用户拥有的 Dataframe 数据，PyAlink 也提供了向 BatchOperator/StreamOperator 转换的方法。 具体说来，BatchOperator/StreamOperator 中都具有静态方法 fromDataframe(df, schemaStr)，其中 df 是 DataFrame 数据， schemaStr 是由数据列名和类型构成的 schema 字符串。

schema = "f_string string,f_long long,f_int int,f_double double,f_boolean boolean"
op = BatchOperator.fromDataframe(df, schema)
op.print()

op = StreamOperator.fromDataframe(df, schema)
op.print(key="op")
StreamOperator.execute()

同时，PyAlink 也提供了静态方法来进行转换：dataframeToOperator(df, schemaStr, opType)，这里 df 和 schemaStr 参数与上文相同，opType 取值为 "batch" 或 "stream"。

使用注意

• 从 BatchOperator 向 Dataframe 转换时：如果 BatchOperator 所存储的数据中有空值 null，那么转换后的 Dataframe 将无法保证完全转换为 BatchOperator 的列类型。此时，对应的列需要手动进行处理。
• 从 Dataframe 向 BatchOperator 转换时：如果 Dataframe 中有空值时，需要预先替换为 None，这样才能正确地进行之后的处理。
• 当数据量大时，由于数据转换需要进行大量的 Python 与 Java 数据之间的交换，效率将会受到影响。