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。