如何在dataframe scala中读取列之间包含空格的csv文件？

在dataframe scala中读取列之间包含空格的csv文件，可以使用Spark的CSV数据源库来实现。CSV数据源库提供了一种方便的方式来读取和写入CSV文件。

首先，需要导入Spark的CSV数据源库。在Scala中，可以使用以下代码导入CSV数据源库：

import com.databricks.spark.csv._

接下来，可以使用sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")方法来读取CSV文件，并指定文件路径和选项。对于包含空格的列名，可以使用反引号（`）将列名括起来。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SQLContext

val sqlContext = new SQLContext(sc)

val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")
  .option("header", "true")  // 指定是否包含表头
  .option("inferSchema", "true")  // 指定是否自动推断列的数据类型
  .option("delimiter", ",")  // 指定列之间的分隔符
  .option("quote", "\"")  // 指定引号字符
  .option("escape", "\"")  // 指定转义字符
  .load("path/to/csv/file.csv")

df.show()

在上述代码中，需要将"path/to/csv/file.csv"替换为实际的CSV文件路径。.option()方法用于设置读取CSV文件的选项，例如是否包含表头、分隔符、引号字符等。

读取CSV文件后，可以使用df.show()方法来显示DataFrame的内容。

请注意，上述示例代码中的CSV数据源库是Databricks提供的，因此无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但是，腾讯云的云计算平台也提供了类似的功能，您可以参考腾讯云的文档和示例代码来实现相同的功能。