pyspark 进行csv每24行数据的读取并行转置

可以使用 PySpark 的 DataFrame API 来读取 CSV 文件，然后进行转置操作。具体实现过程如下：

1. 读取 CSV 文件，并将每 24 行数据合并为一个 DataFrame。

from pyspark.sql.functions import col, row_number
from pyspark.sql.window import Window

# 读取 CSV 文件
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/csv")

# 添加行号列
df = df.withColumn("row_num", row_number().over(Window.orderBy(col("id"))))

# 按照每 24 行数据进行分组
grouped_df = df.groupBy(((col("row_num") - 1) / 24).cast("integer").alias("group_id"))

# 合并每组的数据为一个 DataFrame
merged_df = grouped_df.agg(*[collect_list(col_name).alias(col_name) for col_name in df.columns])

2. 对每个 DataFrame 进行转置操作。

from pyspark.sql.functions import array, explode, col

# 定义转置函数
def transpose_df(df):
    # 获取列名
    cols = df.columns

    # 将所有列转换为数组
    arrays = [array(col(col_name)).alias(col_name) for col_name in cols]

    # 合并所有数组为一个数组
    data = arrays[0]
    for arr in arrays[1:]:
        data = array(data, arr)

    # 将数组转换为行
    rows = explode(data).alias("row")

    # 提取行的值，并将列名作为列
    transposed_df = rows.select([col("row")[i].alias(cols[i]) for i in range(len(cols))])

    return transposed_df

# 对每个 DataFrame 进行转置操作
transposed_dfs = [transpose_df(group) for group in merged_df.select("*").toPandas().to_dict(orient="records")]

3. 将转置后的 DataFrame 合并为一个 DataFrame。

# 将转置后的 DataFrame 合并为一个 DataFrame
result_df = transposed_dfs[0]
for df in transposed_dfs[1:]:
    result_df = result_df.union(df)