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文件

要使用pyspark读取csv文件，需要使用SparkSession对象的read.csv()方法。该方法接受以下参数：

- path：csv文件的路径
- header：是否有表头，默认为True
- inferSchema：是否自动推断数据类型，默认为False
- sep：分隔符，默认为逗号

以下是一个示例代码，用于读取名为“data.csv”的csv文件：

from pyspark.sql import SparkSession

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

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True, sep=",")

df.show()

该代码将读取位于当前工作目录中的“data.csv”文件，并将其存储为DataFrame对象“df”。最后一行使用show()方法显示DataFrame的内容。

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。