PySpark和panda之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和pandas之间的开销。
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的api。Pandas_UDF是用户定义函数，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。Pandas_UDF是使用关键字Pandas_UDF作为装饰器或包装函数来定义的，不需要额外的配置。目前，有两种类型的Pandas_UDF是，分别是Scalar（标量映射）和Grouped Map（分组映射）。
1.1 ScalarScalar Pandas UDF用于向量化标量操作。常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。
下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积：
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# 声明函数并创建UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply = pandas_udf(multiply_func, returnType=LongType())
x = pd.Series([1, 2, 3])
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(x, columns=["x"]))
# Execute function as a Spark vectorized UDF
df.select(multiply(col("x"), col("x"))).show()
# +-------------------+
# |multiply_func(x, x)|
# +-------------------+
# |
1|
# |
4|
# |
9|
# +-------------------+