3,2,1 用pandas.read读取以后,第一行自动被识别为columns,造成数据出错 1 2 3 0 2 1 3 1 3 2 1 有没有什么命令可以添加自定义的columns的名字,比如我想命名为 A, B, C三列,该怎么操作呢? pd.read_csv(file,header=None, names=['a','b','c'])...
inferschema='true').load('hdfs://192.168.3.9:8020/input/movies.csv')print(df.dtypes)# 将spark.dataFrame转为pandas.DataFrame,在此处选取指定的列df = pd.DataFrame
python利⽤pyspark读取HDFS中CSV⽂件的指定列列名重命名并保存回HDFS 需求 读取HDFS中CSV⽂件的指定列,并对列进⾏重命名,并保存回HDFS中 原数据展⽰ movies.csv 操作后数据展⽰ 注:write.format()⽀持输出的格式有 JSON、parquet、JDBC、orc、csv、text等⽂件格式 save()定义保存的位置,当我们...
new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns_json_str)# 读取本地文件dataset = pd.read_csv('movies.csv', header=0, encoding='utf-8', ...
读取本地中CSV文件的指定列,并对列进行重命名,并保存回本地 原数据展示 movies.csv 操作后数据展示 new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns...