pyspark中读取csv
时间: 2023-06-21 11:11:04 浏览: 48
在 PySpark 中读取 CSV 文件可以使用 `pyspark.sql.DataFrameReader` 对象的 `csv` 方法。以下是读取 CSV 文件的基本语法:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ReadCSV").getOrCreate()
# 读取 CSV 文件
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 显示 DataFrame
df.show()
```
其中:
- `path/to/csv/file.csv` 是你要读取的 CSV 文件路径。
- `header=True` 表示 CSV 文件包含表头。
- `inferSchema=True` 表示 PySpark 自动推断列的数据类型。
你可以根据实际情况设置这些参数。此外,你还可以使用其他参数配置 `DataFrameReader` 对象以满足你的需求。
相关问题
pyspark怎么读取csv文件为dataframe
ChitGPT: 你可以使用SparkSession对象中的read方法读取CSV文件并将其转换为DataFrame。具体来说,你可以使用以下代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()
df = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('path/to/csv')
```
在上面的代码中,你需要将"path/to/csv"替换成你的CSV文件的路径。如果你的CSV文件有标题行,则将"header"选项设置为"true",否则将其设置为"false"。返回的DataFrame将包含CSV文件中的所有行和列。
pyspark读取csv乱码
如果你的 CSV 文件包含非 ASCII 字符,可能会导致读取时出现乱码。你可以尝试以下方法解决这个问题:
1. 使用正确的编码格式:在读取 CSV 文件时,使用正确的编码格式将非 ASCII 字符转换为 Unicode 字符。例如,如果你的 CSV 文件使用 UTF-8 编码格式,则需要在读取时指定编码格式为 UTF-8。
2. 指定字符集:在读取 CSV 文件时,可以指定字符集来解决乱码问题。例如,如果你的 CSV 文件使用 GBK 编码,则可以在读取时指定字符集为 GBK。
下面是使用 PySpark 读取 CSV 文件并指定编码格式和字符集的示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()
df = spark.read.format("csv") \
.option("header", "true") \
.option("encoding", "UTF-8") \
.option("charset", "UTF-8") \
.load("path/to/csv/file.csv")
df.show()
```
在这个示例中,我们使用 UTF-8 编码格式和字符集来读取 CSV 文件。你可以根据你的 CSV 文件的实际情况来调整编码格式和字符集。