pyspark 进行csv总行数读取

可以使用 PySpark 中的 `count()` 函数来获取 CSV 文件的总行数。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("CSV Reader").getOrCreate()

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

# 获取总行数
total_rows = df.count()

# 输出总行数
print("Total rows in CSV file: ", total_rows)

在上面的代码中，我们首先创建一个名为 `SparkSession` 的对象。然后，我们使用 `spark.read.format("csv")` 方法读取 CSV 文件，并使用 `option("header", "true")` 设置 CSV 文件包含一个标题行。最后，我们使用 `df.count()` 方法获取 CSV 文件的总行数，并将其存储在变量 `total_rows` 中。

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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)

pyspark读取csv表格

你可以使用pyspark中的SparkSession来读取csv表格，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Read CSV").getOrCreate()

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

# 显示数据
df.show()

在上面的代码中，通过`SparkSession`创建了一个名为"Read CSV"的Spark应用程序。然后，使用`spark.read.format("csv")`读取csv文件，并使用`option("header", "true")`指定csv文件中包含标题行。最后，使用`load("path/to/csv/file.csv")`指定csv文件的路径。读取到的数据将被转换为DataFrame，并可以使用`df.show()`来显示数据。