pyspark df保存
时间: 2023-07-11 22:48:35 浏览: 33
您可以使用以下代码将 PySpark DataFrame 保存到磁盘上的文件中:
```python
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:
```python
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。
相关问题
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:
```python
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。
pyspark中保存df数据
在 PySpark 中,您可以使用 `DataFrame` 的 `write` 方法将数据保存到磁盘上的文件中。以下是一个保存为 CSV 文件的示例代码:
```python
df.write.format("csv").option("header", "true").option("delimiter", ",").save("/path/to/save/file.csv")
```
其中,`format` 参数指定了要保存的文件格式。在上面的示例中,我们指定了 CSV 格式。`option` 参数可以设置一些选项,例如 `header` 表示是否在文件中保存列名。`delimiter` 表示列之间的分隔符。`save` 方法最后指定了要保存的文件路径。
您也可以将数据保存为其他格式,例如 Parquet、JSON、ORC 等。只需将 `format` 参数设置为相应的格式即可。