spark 读取csv 多了几列

如果使用Spark读取CSV文件时出现多列的情况，可能是因为以下原因导致：

1. CSV文件格式不正确：CSV文件应该是以逗号分隔的纯文本文件。如果CSV文件中包含不规范的字符或格式错误，则可能导致Spark在读取数据时出现问题。

2. 数据类型不匹配：CSV文件中的数据类型应该与Spark中定义的数据类型相匹配。如果CSV文件中的数据类型与Spark中定义的数据类型不匹配，则可能导致Spark在读取数据时出现问题。

3. 编码问题：CSV文件中的编码应该与Spark中使用的编码相匹配。如果CSV文件中的编码与Spark中使用的编码不匹配，则可能导致Spark在读取数据时出现问题。

解决方法：

1. 确保CSV文件格式正确，并且文件中没有不规范的字符或格式错误。

2. 确保CSV文件中的数据类型与Spark中定义的数据类型相匹配。

3. 确保CSV文件中的编码与Spark中使用的编码相匹配。

4. 可以使用Spark SQL的Schema推断功能来自动推断CSV文件的Schema，这样可以很方便地解决数据类型不匹配的问题。例如：

    from pyspark.sql import SparkSession
    spark = SparkSession.builder.appName("CSV Reader").getOrCreate()

    # 读取CSV文件并自动推断Schema
    df = spark.read.option("header",True).option("inferSchema",True).csv("path/to/csv/file")

    # 显示DataFrame的Schema
    df.printSchema()

    # 显示DataFrame的前10行数据
    df.show(10)

这样，Spark会自动推断CSV文件的Schema，并将CSV文件中的数据类型转换为DataFrame中定义的数据类型。