Некоторые преимущества использования Spark DataFrame перед Pandas DataFrame:

• Масштабируемость. 3 Spark DataFrame предназначен для распределённых вычислений и может обрабатывать большие объёмы данных на нескольких узлах кластера, в то время как Pandas DataFrame работает на одной машине и ограничен доступной памятью. 3
• Производительность. 3 Spark DataFrame может иметь более высокую задержку по сравнению с Pandas DataFrame из-за распределённого характера и отложенной оценки, но он эффективно обрабатывает большие объёмы данных. 3
• Устойчивость к сбоям. 3 Spark DataFrame устойчив к сбоям и может автоматически восстанавливаться после них, пересчитав потерянные данные. 3
• Наличие высокоуровневых API. 3 Spark DataFrame предоставляет высокоуровневые API на нескольких языках, таких как Scala, Python, Java и R, что делает его доступным для широкого круга пользователей. 3

Выбор между Spark DataFrame и Pandas DataFrame зависит от задач обработки данных и конкретных требований к анализу. 2