spark dataframe 写入csv
时间: 2023-08-05 12:45:11 浏览: 59
你可以使用Spark DataFrame的`write`方法将数据写入CSV文件,代码示例如下:
```python
df.write.csv("path/to/csv/file")
```
其中,`df`是你要写入的DataFrame,`"path/to/csv/file"`是你要写入CSV文件的路径。
如果你想指定CSV文件的分隔符,可以通过`option`参数传入,例如:
```python
df.write.option("delimiter", "|").csv("path/to/csv/file")
```
这将使用`|`作为CSV文件的分隔符。
相关问题
pyspark dataframe怎么写入csv文件
A:
写入CSV文件是Pyspark dataframe的常见操作。下面是一个简单的示例代码,演示如何将Pyspark dataframe写入CSV文件:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("write_to_csv").getOrCreate()
# 创建一个Pyspark dataframe
data = [('Alice', 23), ('Bob', 25), ('Charlie', 30)]
df = spark.createDataFrame(data, ['Name', 'Age'])
# 指定输出CSV文件的路径
output_path = 'path/to/output/csv'
# 将dataframe写入CSV文件
df.write.format("csv").option("header", "true").save(output_path)
```
在上面的代码中,我们使用 `df.write` 方法将Pyspark dataframe写入CSV文件。我们通过 `format` 参数指定了输出数据格式为CSV,`option` 参数指定输出文件中是否包含头部信息。最后,我们将数据保存至 `output_path` 中。
注意,Pyspark dataframe写入CSV文件时可能存在编码问题,可能需要指定编码格式。例如,如果在Windows系统中使用中文字符集,可以添加如下一行代码来指定编码格式:
```python
df.write.format("csv").option("header", "true").option('encoding', 'GBK').save(output_path)
```
spark写入csv文件
在 Spark 中将数据写入 CSV 文件,可以使用如下代码:
```python
df.write \
.format("csv") \
.option("header", "true") \
.option("sep", ",") \
.mode("overwrite") \
.save("/path/to/csv")
```
其中,`df` 是一个 DataFrame 对象,需要写入 CSV 文件的数据。`.format("csv")` 表示将数据写入 CSV 格式文件,`.option("header", "true")` 表示写入 CSV 文件时包含表头(即 DataFrame 的列名),`.option("sep", ",")` 表示使用逗号作为字段分隔符。`.mode("overwrite")` 表示如果文件已经存在,则覆盖原文件。最后,`.save("/path/to/csv")` 表示将数据写入到指定的 CSV 文件路径。
需要注意的是,这个方法返回的是一个 DataFrameWriter 对象,如果需要在写入 CSV 文件后继续进行其他操作,可以对该对象进行链式调用。例如,可以在 `.save()` 方法后面加上 `.show()` 方法,以在控制台上显示写入的数据:
```python
df.write \
.format("csv") \
.option("header", "true") \
.option("sep", ",") \
.mode("overwrite") \
.save("/path/to/csv") \
.show()
```
这样做会在控制台上显示写入的 CSV 文件内容。
另外,如果需要将多个 DataFrame 写入同一个 CSV 文件,可以使用 `union()` 方法将它们合并到一个 DataFrame 中,然后再使用上述方法将数据写入 CSV 文件。