read.csv("path1,path2,path3") 1.3 读取目录中的所有 CSV 文件 只需将目录作为csv()方法的路径传递给该方法,我们就可以将目录中的所有 CSV 文件读取到 DataFrame 中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df = spark.read.csv("Folder path") 2. 读取 CSV 文件时的选项 ...
lines_df = sqlContest.createDataFrame(lines,schema) 二、hdfs上的csv文件读取: 1,采用先读为RDD再转换的形式 2,采用sqlContext.read.format(),这个有个前提需要提前做好依赖com.databricks.spark.csv sqlContext = SQLContext(sc) sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true',...
方法一:用pandas辅助 1 2 3 4 5 6 7 frompysparkimportSparkContext frompyspark.sqlimportSQLContext importpandas as pd sc=SparkContext() sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df) 方法二:纯spark 1 2 3 4 5 frompysparkimportSparkContext frompys...
使用SparkSession的read.csv()方法加载CSV文件并创建DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True) 其中,"path/to/csv/file.csv"是CSV文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。
read.json(file) df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\...
这里我们使用PySpark的读数据接口read.csv读取数据,和pandas读取数据接口迷之相似。 from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession \ .builder \ .appName("test") \ .config("spark.some.config.option", "setting") \ .getOrCreate() train = spark.read.csv('./BlackFriday/train.csv', head...
read.json(file) df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\...
pandas库写入csv文件的几种方法 2019-12-14 21:43 −python写入csv文件的几种方法 最常用的一种方法,利用pandas包 import pandas as pd #任意的多组列表 a = [1,2,3] b = [4,5,6] #字典中的key值即为csv中列名 dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b... ...
验证CSV 文件 逻辑完成后,可以通过读取刚才保存的 CSV 文件进行验证: # 读取 CSV 文件df_read=spark.read.csv("output/people.csv",header=True,inferSchema=True)df_read.show() 1. 2. 3. 你将看到与原始 DataFrame 相同的输出。 数据可视化 我们偶尔会希望在数据分析中进行可视化操作。虽然 PySpark 本身并不...
df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=['a','b','c','d']) 2、 读取、写入json/csv/parquet/hive # 读取json文件 json_file = r"文件路径" df = spark.read.json(json_file)