在spark中遍历csv文件的最佳方法
在Spark中遍历CSV文件的最佳方法是使用Spark的DataFrame API。DataFrame是一种分布式数据集，可以以结构化的方式处理数据。
以下是遍历CSV文件的最佳方法：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("CSV Processing").getOrCreate()- 使用SparkSession的read.csv()方法读取CSV文件并创建DataFrame：
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)- "path/to/csv/file.csv"是CSV文件的路径。
- header=True指示第一行是列名。
- inferSchema=True指示自动推断列的数据类型。
- 对DataFrame进行操作和分析：
# 显示DataFrame的前几行
df.show()
# 获取DataFrame的列名
df.columns
# 获取DataFrame的行数
df.count()
# 过滤数据
filtered_df = df.filter(df["column_name"] > 10)
# 聚合数据
aggregated_df = df.groupBy("column_name").agg({"column_name": "sum"})
# 排序数据
sorted_df = df.orderBy("column_name")
# 选择特定的列
selected_df = df.select("column_name")
# 添加新列
new_df = df.withColumn("new_column", df["column_name"] + 1)- 关闭SparkSession：
spark.stop()这是使用Spark的DataFrame API遍历CSV文件的最佳方法。Spark的DataFrame API提供了丰富的操作和转换函数，可以方便地处理和分析大规模的数据集。对于更复杂的操作，可以参考Spark官方文档或相关教程。
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28,Martok,49,476
29,Nog,48,364
30,Keiko,50,175
31,Miles,39,161
这些列表示ID、名称、年龄、numOfFriends。
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df= spark.read.load("foo.csv", format="csv", inferSchema="true", header="true")
print(df.dtypes)
raise ValueError("Cou
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import org.apache.spark.sql.functions._
object sparkcpp
{
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
import spark.implicits._
def extract(): DataFrame =
{
val df = spark.read.option("inferschema","true").op
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df1=spark.read.option("header", "true").option("delimiter", ",").option("inferSchema", "false")
.optio
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.builder \
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root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
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从另一个DataFrame向Pyspark DataFrame添加列
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|country, name, year, c2, c3, c4|
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...
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_jdf丢弃数据帧中的报头，AttributeError: Pyspark
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-------
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col
1
2
3
4
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root
|-- col: integer (nullable = true)
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scala、apache-spark、apache-spark-sql
我正在使用spark和scala从本地机器读取一个CSV文件，并将其存储到dataframe (称为df)中。我必须只从df中选择几个具有新别名名称的选定列，然后保存到新的newDf中。我也试过这样做，但我得到了下面的错误。
main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve '`history_temp.time`' given input columns: [history_temp.time, history_temp.poc]
下面是从本地机器读取csv文件所编写的代码。
import org
浏览 6提问于2019-07-08得票数 2
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Spark/scala中的SQL查询
java、sql、scala、apache-spark、apache-spark-sql
我对Spark/scala非常陌生，我正在尝试将CSV文件导入the，并分析其中的数据。CSV文件有5列(旅客to、flightid、from、to、date)。我已经成功地上传了csv文件，但是当我对它执行查询时，比如为了找出每个月的总航班数，我会不断地收到错误--特别是“org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table或view not : df1；第1行pos 14‘中的线程异常”。该表已成功上传，因为我可以将其视为输出，问题在于查询表。有什么想法吗？
我的代码如下：
‘包GerardPRactice
import org.apache.spar
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在Spark读中转义新行字符
python、apache-spark、dataframe、pyspark
我正在开发Spark2.2.1版本，使用下面的python代码，我可以转义诸如@：这样的特殊字符，比如newline(\n)和回车(\r)。我替换了@ the \n，但是它没有起作用。请给我任何建议。
工作：
spark_df = spark.read.csv(file.csv,mode="DROPMALFORMED",inferSchema=True,header =True,escape="@")
不工作：
spark_df = spark.read.csv(file.csv,mode="DROPMALFORMED",inferSchema=
浏览 0提问于2018-02-15得票数 6
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pyspark、pyspark-sql、pyspark-dataframes
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python代码：
from pyspark.sql import *
df = spark.read.csv("D:\Users\SPate233\Downloads\iMedical\query1.csv", inferSchema = True, header = True)
我也尝试了下面的一个：
sqlContext = SQLContext
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浏览 9提问于2019-11-11得票数 0
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dataframe、csv、apache-spark、pyspark
我正在尝试将csv文件作为dataframe从Azure databricks读取。标题列(当我在excel中打开时)如下所示。在CSV文件中，所有标头名称都采用以下格式。 例如： "City_Name"ZYD_CABC2_EN:0TXTMD 基本上，我希望只包含引号内的字符串作为我的头文件(City_Name)，并忽略字符串的第二部分(ZYD_CABC2_EN:0TXTMD) sales_df = spark.read.format("csv").load(input_path + '/sales_2020.csv', inferSchema
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如何将列添加到PySpark数据column中，该数据column中包含另一列的第9分位数
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我有一个非常大的CSV文件，它已经作为一个PySpark数据文件导入：df。dataframe包含许多列，包括列ireturn。我想要计算该列的0.99和0.01百分位数，然后将另一列添加到dataframe df中，作为new_col_99和new_col_01，它们分别包含0.99和0.01百分位数。我编写了下面的代码，它适用于小数据格式，但是当我将它应用到我的大型数据文件时会出现错误。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv(&#
浏览 0提问于2019-01-15得票数 3
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