如果你是一名数据科学家 ， 需要导入2022年美国全国汽车销售数据 ， 您只需要两行代码即可完成：
spark_ai = SparkAI auto_df = spark_ai.create_df("2022 USA national auto sales by brand")DataFrame 操作
对于给定的 DataFrame 对象 ， SDK 允许你运行以 df.ai 开头的方法 。这包括转换、绘图、DataFrame 解释等等 。
要激活 PySpark DataFrame 的部分函数：
spark_ai.activate要预览 auto_df：
auto_df.ai.plot要查看各汽车公司的市场份额分布：
auto_df.ai.plot("pie chart for US sales market shares, show the top 5 brands and the sum of others")要获取增长最快的品牌：
???????auto_top_growth_df=auto_df.ai.transform("top brand with the highest growth") auto_top_growth_df.show要获取 DataFrame 的解释：
auto_top_growth_df.ai.explain总的来说 ， 这个 DataFrame 正在查找销售增长最快的品牌 。它将结果按销售增长率降序排列 ， 并仅返回增长最快的结果 。
自定义函数 (UDFs) SDK
支持通过简单而清晰的方式创建自定义函数 。使用@spark_ai.udf装饰器 ， 你只需定义一个带有文档字符串的函数 ， SDK 就会在后台自动完成代码生成：
???????@spark_ai.udf def convert_grades(grade_percent: float) -> str: """Convert the grade percent to a letter grade using standard cutoffs""" ...现在 ， 你可以在 SQL 查询或 DataFrames 中使用这个自定义函数（UDF）
SELECT student_id, convert_grades(grade_percent) FROM grade总结
Apache Spark 的英语 SDK 是一个既简洁又强大的工具 ， 能够显著提升你的开发效率 。它的目标是简化复杂的任务 ， 减少必需的代码量 ， 使你可以专注于从数据中挖掘洞察 。
虽然英语 SDK 还处于早期的开发阶段 ， 但未来可期 。我们鼓励你去尝试这个创新的工具 ， 亲身感受其带来的便利 ， 并考虑为此项目贡献自己的一份力量 。不要在这场革命中袖手旁观 ， 而应该积极参与其中 。现在就去 pyspark.ai 上探索和体验英语 SDK 的强大功能吧 。你的参与和洞见 ， 将为扩大 Apache Spark 的影响力做出重要贡献 。
【Apache Spark 的新编程语言】
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