面试题：Python的Pandas在复杂数据库场景下的数据融合与分析

Question

假设有两个数据库表，表A有字段'id'、'col1'、'col2'，表B有字段'id'、'col3'、'col4'，两表通过'id'关联。现在要将两表数据融合，并且对融合后的数据按照col1和col3的乘积进行分组统计col2的平均值和col4的总和，用Python的Pandas实现，同时阐述如果数据量巨大时如何考虑分布式计算的实现思路。

Answer 1

import pandas as pd

# 假设已经读取表A和表B为DataFrame
# 实际应用中需要根据数据库类型使用相应的读取方法，如pandas.read_sql等
df_a = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'col1': [2, 3, 4],
    'col2': [4, 5, 6]
})
df_b = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'col3': [3, 4, 5],
    'col4': [5, 6, 7]
})

# 融合两表
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on='id')

# 按照col1和col3的乘积进行分组统计
result = merged_df.groupby(merged_df['col1'] * merged_df['col3']).agg({
    'col2':'mean',
    'col4':'sum'
}).reset_index()
result = result.rename(columns={'index': 'col1_col3_product'})

print(result)

分布式计算实现思路

1. 数据分区：根据id等字段将表A和表B的数据均匀分配到不同的计算节点上，保证关联的记录在相同或相邻的节点，以减少跨节点数据传输。
2. 并行计算：在每个计算节点上，对本地的数据进行上述的融合、分组统计操作。
3. 结果合并：将各个节点的计算结果汇总到一个节点上，进行最终的合并和处理，得到完整的统计结果。
4. 使用框架：可以使用如Dask、Apache Spark等分布式计算框架。Dask在与Pandas生态结合紧密，对于熟悉Pandas的开发者容易上手；Apache Spark则有更强大的分布式计算能力和丰富的生态系统，适用于大规模数据处理。