pyspark怎么对一个Dataframe进行分区操作

对一个Dataframe进行分区操作可以使用repartition或coalesce函数。repartition函数会将Dataframe的分区数量增加或减少到指定的数量，可以用于增加并行度或者合并小分区。coalesce函数只能将分区数量减少到指定的数量，不能增加分区数量，适用于减少小分区个数以优化性能。例如，可以使用以下代码将Dataframe的分区数量设置为10：

df = df.repartition(10)

相关问题

pyspark 将一个 dataframe 存储成了 csv 文件，但是该 csv 文件是一个文件夹，里面有非常多的 csv 文件对应 df 的不同部分。现在我想要让 pyspark 完整地读取这个 df，怎么写

当你有多个 CSV 文件组成一个文件夹，每个文件代表 DataFrame 的一部分数据，你可以使用 PySpark 的 `spark.read` 函数配合 `FileInputFormat` 或 `glob.glob` 来逐个读取这些文件并将它们合并成一个完整的 DataFrame。这里是一个基本的步骤：

from pyspark.sql import SparkSession
import glob

# 创建 SparkSession (如果还没有)
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 获取文件夹路径
file_folder_path = "path/to/your/csv/folder"

# 使用 glob.glob 获取所有 .csv 文件
csv_files = glob.glob(file_folder_path + '/*.csv')

# 遍历文件列表，将每个文件读入 DataFrame 并连接起来
dfs = [spark.read.format('csv').option('header', 'true').load(file) for file in csv_files]

# 如果所有文件基于相同的列和结构，可以直接使用 `unionAll` 合并
# 如果需要根据某些键进行合并，可以先创建一个空 DataFrame，然后使用 `join` 和 `unionByIndex`
merged_df = dfs[0] if len(dfs) == 1 else dfs[0].unionByName(*dfs[1:])

# 另外，如果你想要保留原始文件的分区信息，可以考虑使用 `SparkSession` 的 `read.csv` 直接处理目录
# merged_df = spark.read.option("inferSchema", "true").option("header", "true").csv(file_folder_path)

# 输出或保存合并后的 DataFrame
merged_df.show()  # 查看数据
merged_df.write.format('csv').save("output_folder")  # 保存到新的文件夹

pyspark报错：'DataFrame' object has no attribute 'repartitionAndSortWithinPartitions'

这个错误通常是因为你尝试在一个DataFrame对象上调用不存在的方法`repartitionAndSortWithinPartitions`。这个方法是在RDD上定义的，而不是DataFrame上。

如果你想对DataFrame进行重新分区和排序，可以使用`repartition`方法来重新分区，然后使用`sortWithinPartitions`方法在每个分区内进行排序。下面是一个示例：

df = df.repartition(numPartitions).sortWithinPartitions("column_name")

其中，`numPartitions`是你想要的新分区数，`column_name`是你想要按其排序的列名。确保替换`column_name`为你实际使用的列名。

希望这可以帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。