pyspark读取csv乱码

如果你的 CSV 文件包含非 ASCII 字符，可能会导致读取时出现乱码。你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 使用正确的编码格式：在读取 CSV 文件时，使用正确的编码格式将非 ASCII 字符转换为 Unicode 字符。例如，如果你的 CSV 文件使用 UTF-8 编码格式，则需要在读取时指定编码格式为 UTF-8。

2. 指定字符集：在读取 CSV 文件时，可以指定字符集来解决乱码问题。例如，如果你的 CSV 文件使用 GBK 编码，则可以在读取时指定字符集为 GBK。

下面是使用 PySpark 读取 CSV 文件并指定编码格式和字符集的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

df = spark.read.format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .option("encoding", "UTF-8") \
    .option("charset", "UTF-8") \
    .load("path/to/csv/file.csv")

df.show()

在这个示例中，我们使用 UTF-8 编码格式和字符集来读取 CSV 文件。你可以根据你的 CSV 文件的实际情况来调整编码格式和字符集。

相关问题

pyspark读取csv文件

要使用pyspark读取csv文件，需要使用SparkSession对象的read.csv()方法。该方法接受以下参数：

- path：csv文件的路径
- header：是否有表头，默认为True
- inferSchema：是否自动推断数据类型，默认为False
- sep：分隔符，默认为逗号

以下是一个示例代码，用于读取名为“data.csv”的csv文件：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True, sep=",")

df.show()

该代码将读取位于当前工作目录中的“data.csv”文件，并将其存储为DataFrame对象“df”。最后一行使用show()方法显示DataFrame的内容。

pyspark读取csv表格

你可以使用pyspark中的SparkSession来读取csv表格，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

# 读取csv文件
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/csv/file.csv")

# 显示数据
df.show()

在上面的代码中，通过`SparkSession`创建了一个名为"Read CSV"的Spark应用程序。然后，使用`spark.read.format("csv")`读取csv文件，并使用`option("header", "true")`指定csv文件中包含标题行。最后，使用`load("path/to/csv/file.csv")`指定csv文件的路径。读取到的数据将被转换为DataFrame，并可以使用`df.show()`来显示数据。