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。

相关问题

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。

pyspark读取csv乱码

如果你的 CSV 文件包含非 ASCII 字符，可能会导致读取时出现乱码。你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 使用正确的编码格式：在读取 CSV 文件时，使用正确的编码格式将非 ASCII 字符转换为 Unicode 字符。例如，如果你的 CSV 文件使用 UTF-8 编码格式，则需要在读取时指定编码格式为 UTF-8。

2. 指定字符集：在读取 CSV 文件时，可以指定字符集来解决乱码问题。例如，如果你的 CSV 文件使用 GBK 编码，则可以在读取时指定字符集为 GBK。

下面是使用 PySpark 读取 CSV 文件并指定编码格式和字符集的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

df = spark.read.format("csv") \
    .option("header", "true") \
    .option("encoding", "UTF-8") \
    .option("charset", "UTF-8") \
    .load("path/to/csv/file.csv")

df.show()

在这个示例中，我们使用 UTF-8 编码格式和字符集来读取 CSV 文件。你可以根据你的 CSV 文件的实际情况来调整编码格式和字符集。