pyspark df保存

您可以使用以下代码将 PySpark DataFrame 保存到磁盘上的文件中：

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：

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 中的 `DataFrameWriter` 将 DataFrame 保存为 CSV 文件。以下是一个示例代码：

df.write \
  .format("csv") \
  .option("header", "true") \
  .mode("overwrite") \
  .save("path/to/csv/file")

在上面的代码中，`format("csv")` 指定了保存的文件格式为 CSV。`option("header", "true")` 指定了将列名作为文件的第一行。`mode("overwrite")` 指定了如果文件已存在则覆盖。最后，`save("path/to/csv/file")` 指定了保存的文件路径。

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：

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。