pyspark 如何将一个dataframe逐行写道一个csv文件

您好！对于您的问题，可以使用Pyspark中的foreach()函数将dataframe逐行写到csv文件中。代码示例如下：

df.write.option("header", "true").csv("output.csv")

其中，output.csv是你想要输出的csv文件名。

顺便讲一个笑话嘛，为什么Java程序员喜欢喝茶？ 因为Java 才是茶m(￣□￣)m

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

dataframe逐行读取

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）。要逐行读取DataFrame，可以使用iterrows()方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 逐行读取DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['City'])

在上面的代码中，我们首先导入pandas库，并创建了一个示例的DataFrame。然后，使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，返回每一行的索引和数据。在循环中，我们可以通过row['列名']来访问每一行的数据。

需要注意的是，iterrows()方法返回的是一个元组，其中包含行索引和行数据。因此，我们可以使用row['列名']来访问每一列的值。

希望这个例子能帮助你理解如何逐行读取DataFrame。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。