方法一:用pandas辅助from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext import pandas as pd sc = SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc) df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') sdf=sqlc.createDataFrame(df)方法二:纯sparkfrom pyspark import Spa
val df = spark.read.format("
csv
").option("header", "true").load("/usr/local/Cellar/spark-2.3.0/examples/src/main/resources/people.
csv
")
df.show《spark 编程方式指定
dataframe
的 Schema》 如果
csv
没有第一行,就只能指定schema了,参...
PYTHON Pandas批量
读取
csv
文件
到
DATAFRAME
首先使用glob.glob获得
文件
路径。然后定义一个列表,
读取
文件
后再使用concat合并
读取
到的数据。
#
读取
数据
import pandas as pd
import numpy as np
import glob,os
path=r'e:\tj\month\fx1806'
file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls"))
print(file)
dl= []
for f in file:
dl.append(pd.read_excel(f,header=[0,1],index
之前写的程序中,有些API在Spark SQLContext没有,我计算的结果先保存在rdd中,最后在使用RDD转换成
dataframe
进行保存,话不多说下面是代码.//一个StruceFields你可以把它当成一个特征列。分别用列的名称和数据类型初始化
val structFields = List(StructField("age",DoubleType),StructField("hei
csv
_file = "yourfilename.
csv
"
csv
_data = pd.read_
csv
(
csv
_file, low_memory = False)#防止弹出警告
csv
_df = ...
试了网上的好几种
读取
csv
文件
的
方法
,总会有些错误,用这个
方法
就解决了,我的环境是spark 2.1.1
val data = spark.read.format("
csv
").option("header", "true").load("file:///home/xin/lb/AAAA.
csv
")
data.show(10)
在
文件
路径下加"file://” 如果不加,程序会自动搜索hd...
file_dir="./test.
csv
"
#
读取
CSV
文件
result_
csv
=pd.read_
csv
(file_path, error_bad_lines=False, encoding='gb18030',engine='python')
#将结果转换成
Dataframe
格式的数据,
Dataframe
类似一个表格,columns代表表头的每一列的属性名,我们这里定义的是ABCD四列,注意,这里的A
在使用
pyspark
读取
csv
文件
创建
dataframe
时,我们首先需要导入相关的库和模块,如
pyspark
和
pyspark
.sql。然后,我们可以使用sparkSession来
创建
一个Spark应用程序的入口点。
接下来,我们可以使用sparkSession的read.
csv
()
方法
来
读取
csv
文件
。read.
csv
()
方法
接受
文件
的路径作为参数,并返回一个
DataFrame
对象。在
读取
csv
文件
时,我们可以指定一些选项来控制
读取
的行为,如指定
文件
的分隔符、是否使用首行作为列名、是否自动推断列的数据类型等。
读取
csv
文件
后,我们可以对
DataFrame
进行各种操作和转换,如选择特定的列、过滤行、添加或删除列等。可以使用
DataFrame
的一些内置函数和
方法
来完成这些操作。
最后,我们可以使用
DataFrame
的show()
方法
来展示
DataFrame
的内容。可以指定展示的行数和列数,以便更好地查看数据。此外,我们还可以使用write.
csv
()
方法
将
DataFrame
写入
csv
文件
中。
总结起来,使用
pyspark
读取
csv
文件
创建
dataframe
的步骤如下:
1. 导入必要的库和模块
2.
创建
sparkSession对象
3. 使用read.
csv
()
方法
读取
csv
文件
,并设置合适的选项
4. 对
DataFrame
进行操作和转换
5. 使用show()
方法
展示
DataFrame
的内容
6. 使用write.
csv
()
方法
将
DataFrame
写入
csv
文件
中。
spark运行报错:java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0644(windows 环境)
adviseRed:
spark运行报错:java.io.IOException: (null) entry in command string: null chmod 0644(windows 环境)
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