Iremos conhecer as tecnicas:
1\. Instalar pacote Python para acessar o Azure Blob Storage (PIP, INSTALL):
- Exemplo de instalação do pacote azure-storage-blob:
!pip install azure-storage-blob
2\. Identificar se o pacote Python é de fonte confiável (PYTHON PACKAGE INDEX):
- Ao usar o PIP para instalar pacotes, você está utilizando o Python Package Index (PyPI), que é uma fonte confiável e padrão para pacotes Python.
3\. Importar pacotes Python (FROM, IMPORT, AS):
- Exemplo de importação de pacotes:
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
import pandas as pd
4\. Obter Conta de Armazenamento e Chave de Acesso (STORAGE ACCOUNT, ACCESS KEY):
- Substitua 'sua\_conta' e 'sua\_chave' pelos valores reais da sua conta e chave de acesso.
storage_account = 'sua_conta'
storage_key = 'sua_chave'
5\. Definir configuração Spark para acesso ao Azure Blob Storage (SPARK, CONF, SET):
spark.conf.set(
'fs.azure.account.key.' + storage_account + '.blob.core.windows.net',
storage_key
)
6\. Fazer upload de arquivo para o Azure Blob Storage:
- Use o Azure Databricks UI ou comandos do Azure Databricks para carregar arquivos.
7\. Ler arquivo em formato CSV com Spark (READ, FORMAT, CSV, LOAD, INFERSCHEMA, HEADER, DELIMITER, ENCODING):
df = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('dbfs:/mnt/seu_diretorio/seu_arquivo.csv')
8\. Converter conjunto de dados Spark para Pandas (TOPANDAS):
pandas_df = df.toPandas()
9\. Visualizar quantidade de registros, as colunas e os tipos de dados (INFO, RANGE INDEX):
print(pandas_df.info())
print(pandas_df.describe())
10\. Combinar os conjuntos de dados (DATAFRAME, APPEND):
df_combined = df1.union(df2) # Ou use o método 'join' dependendo da necessidade.
11\. Visualizar dados agrupados por contagem, soma e média (GROUP BY):
grouped_data = pandas_df.groupby('coluna').agg({'outra_coluna': ['count', 'sum', 'mean']})
**12\.
Obter sumário estatístico das colunas contendo valores numéricos (DESCRIBE):**
stats_summary = pandas_df.describe()
13\. Transpor colunas em linhas (TRANSPOSE):
transposed_df = pandas_df.transpose()
Esses exemplos demonstram como realizar várias operações usando Azure Databricks, Python e Azure Blob Storage. Certifique-se de adaptar os códigos conforme necessário para o seu ambiente e requisitos específicos.