为什么pyspark dataframe写入csv文件 是两个
时间: 2023-05-25 12:02:24 浏览: 63
文件?
A:可能是因为DataFrame在写入CSV文件时会检查数据分区并将数据拆分成不同的文件。这是为了提高写入效率和减少内存占用。如果您想将所有数据写入一个文件中,可以在写入时指定单个文件名称,而不是文件夹名称。例如:
```
df.write.csv("path/to/file.csv", mode="overwrite", header=True)
```
这将仅创建一个名为file.csv的文件,而不是将数据分成多个文件。
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)
```
pyspark dataframe怎么写入一个csv
文件?
A:
可以使用`write`方法将Pyspark DataFrame写入CSV文件。以下是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Write CSV").getOrCreate()
# 创建DataFrame对象
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 写入CSV文件
df.write.csv("path/to/output/folder")
```
通过执行上面的代码,会将DataFrame对象`df`写入到`path/to/output/folder`目录下,生成多个CSV文件,每个文件大小约为128MB。如果要生成单个CSV文件,可以使用`coalesce`方法将数据合并为单个分区,再调用`write`方法将其写入CSV文件,示例代码如下:
```python
# 将数据写入单个CSV文件
df.coalesce(1).write.format("csv").option("header",True).save("path/to/output/file.csv")
```
上述代码中,通过指定`csv`文件格式,设置`header`选项为`True`,再将数据合并为单个分区,最后将DataFrame写入CSV文件`path/to/output/file.csv`。