pyspark保存csv
时间: 2023-07-28 10:09:44 浏览: 40
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。
相关问题
pyspark写csv
可以使用pyspark中的DataFrameWriter来将数据保存为csv格式。具体操作如下:
1. 导入pyspark模块并创建SparkSession对象:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WriteCSV").getOrCreate()
```
2. 读取需要保存为csv格式的数据,并将其转换为DataFrame对象:
```python
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
```
3. 使用DataFrameWriter的csv方法将DataFrame保存为csv格式文件:
```python
df.write.csv("path/to/save/csv/file", header=True)
```
其中,path/to/save/csv/file为需要保存的csv文件路径,header=True表示保存时携带DataFrame的列名。如果不需要保存列名,可以将header参数设置为False。
完整代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WriteCSV").getOrCreate()
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
df.write.csv("path/to/save/csv/file", header=True)
```
这样就可以将DataFrame保存为csv格式文件了。
pyspark 写csv 示例
以下是使用 PySpark 写 CSV 文件的示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("WriteCSV").getOrCreate()
# 构造数据集
data = [("John", "Doe", 28), ("Jane", "Doe", 25), ("Bob", "Smith", 30)]
# 创建 DataFrame 对象
df = spark.createDataFrame(data, ["first_name", "last_name", "age"])
# 将 DataFrame 写入 CSV 文件
df.write.format("csv").option("header", True).mode("overwrite").save("/path/to/csv/file")
```
代码说明:
1. 创建 `SparkSession` 对象。
2. 构造数据集,这里使用一个包含三个元组的列表。
3. 使用 `createDataFrame()` 方法将数据集转换为 DataFrame 对象,并指定列名。
4. 使用 `write()` 方法将 DataFrame 写入 CSV 文件,其中 `format()` 方法指定文件格式为 CSV,`option()` 方法指定写入 CSV 文件时是否包含表头,`mode()` 方法指定写入模式(`overwrite` 表示覆盖已有文件)。
5. `save()` 方法指定文件保存路径。
注意事项:
1. 要先创建 `SparkSession` 对象。
2. `createDataFrame()` 方法需要传入一个列表或 RDD,其中每个元素都是一个元组,元组中包含的值对应 DataFrame 的列。
3. `write()` 方法需要指定文件格式和保存路径,可以使用 `option()` 方法设置写入选项,如是否包含表头等。
4. `mode()` 方法指定写入模式,默认为 `error`,表示如果文件已存在,则抛出异常;也可以指定为 `overwrite`、`append` 或 `ignore`。
5. `save()` 方法指定文件保存路径。