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', ...
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', ...
关于DataFrame的创建,以下正确的是 A、用Python中的字典生成 B、利用指定的列内容、索引以及数据 C、用numpy中的array生成 D、通过读取文件,可以是csv,excel,json等等
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...
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,当我们保存成功后可以在保存位置的目录下看到文件,但是这个文件并不是一个文件而是一个目录。