为什么我读的csv是空的 dataframe = self.spark.read.format("csv").option("header","true") \ .option("delimiter", ",") \ .option("multiLine", "true") \ .load("s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/bigfile/20230102_Verify.csv") dataframe.show() print(dataframe)
时间: 2023-08-09 20:10:53 浏览: 45
在读取CSV文件时,出现空的DataFrame可能是因为以下原因之一:
1. 文件路径错误:请确保文件路径`s3://novartisrs3acndevcnbjf1prelanding001/pre_landing/tmp/liangyum/bigfile/20230102_Verify.csv`是正确的,并且你有访问该路径的权限。
2. 文件格式错误:请确保CSV文件的格式是正确的,包括逗号分隔符、正确的列头等。你可以尝试手动打开文件,查看其内容是否符合预期。
3. 文件为空:确保CSV文件中确实有数据,并且数据不是完全空白或缺失的。
你可以尝试添加一些调试语句,以便更好地理解问题所在。例如,你可以输出文件路径、查看文件是否存在、尝试读取其他CSV文件等。这样可以帮助你排除一些潜在的问题。
另外,请确保你的Spark环境和配置正确,以便正确读取和处理CSV文件。
相关问题
df = pd.DataFrame(pd.read_csv(file, header=0))
这行代码用于读取一个CSV文件,并将其内容存储在一个Pandas DataFrame中。
具体步骤如下:
1. 使用`pd.read_csv(file, header=0)`函数来读取CSV文件。其中,`file`是CSV文件的路径,`header=0`表示将第一行作为列名。
2. 使用`pd.DataFrame()`函数将读取的CSV文件内容转换为一个DataFrame对象。
3. 最后,将转换后的DataFrame赋值给变量`df`,以便后续的数据处理和分析。
请注意,这里假设你已经导入了Pandas库并使用别名`pd`来引用它。
df=pd.DataFrame(pd.read_csv(data))什么意思
这行代码的意思是:
1. 读取CSV文件的数据,并将其转换为DataFrame格式。
2. 使用pd.read_csv()方法读取CSV文件的数据。
3. 将得到的数据通过pd.DataFrame()方法转换为DataFrame格式。
4. 将DataFrame格式的数据存储在名为"df"的变量中。
其中,参数"data"表示CSV文件的路径或URL,通过这个参数可以指定要读取的CSV文件的位置和名称。这行代码的作用是将CSV文件中的数据读入到一个DataFrame中,以方便后续的数据分析和处理。