pyspark df保存为csv

你可以使用 `pyspark` 的 `DataFrame` 对象的 `write` 方法将其保存为 `CSV` 文件。

下面是一个保存为 `CSV` 的示例代码：

df.write.format("csv").option("header", "true").mode("overwrite").save("path/to/save/csv")

其中，`df` 是你要保存的 `DataFrame` 对象，`path/to/save/csv` 是你要保存到的路径。如果你不希望在保存的 `CSV` 文件中包含列名的话，可以将 `header` 参数设置为 `false`。

此外，你还可以设置其他参数，例如字段分隔符、行分隔符等。具体可参考 `pyspark` 的文档。

相关问题

pyspark df保存

您可以使用以下代码将 PySpark DataFrame 保存到磁盘上的文件中：

df.write.format("<file format>").option("<option>", "<value>").save("<path>")

其中，`<file format>` 是您要保存的文件格式，例如 CSV、JSON、Parquet 等。`<option>` 和 `<value>` 是您可以选择设置的选项和对应的值，例如 `header`、`delimiter` 等。`<path>` 是您要将数据保存到的路径。

以下是一个保存为 CSV 文件的示例：

df.write.format("csv").option("header", "true").option("delimiter", ",").save("/path/to/save/file.csv")

您也可以使用其他文件格式和选项来保存 DataFrame，具体取决于您的需求。

pyspark保存csv

你可以使用以下代码将 PySpark DataFrame 保存为 CSV 文件：

df.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/folder")

其中，`df` 是你要保存的 DataFrame，`path/to/folder` 是你要保存文件的路径。如果你希望在 CSV 文件中包含列名，则应将 `header` 选项设置为 `true`。你还可以使用其他选项，例如 `delimiter` 选项来指定分隔符。

如果你想将 DataFrame 保存为单个 CSV 文件而不是多个文件，请在 `path/to/folder` 中指定文件名，例如：

df.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/folder/myfile.csv")

注意，如果你要保存的 DataFrame 很大，则可能会生成多个 CSV 文件。在这种情况下，Spark 将在指定的文件夹中创建一个包含所有 CSV 文件的文件夹。