Databricks spark.read csv具有要刷新的行号

Databricks是一家提供云原生数据处理和分析的平台服务提供商，而Spark是一种快速而强大的分布式计算系统，它是Apache软件基金会的一个开源项目。在Databricks平台上，我们可以使用Spark来读取和处理各种类型的数据，包括CSV格式的数据文件。

spark.read_csv是Spark中用于读取CSV文件的函数。它可以将CSV文件加载到Spark DataFrame中，以便进行进一步的数据处理和分析。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文本文件格式，其中每一行代表一条记录，每个字段由逗号分隔。

要刷新的行号是指在读取CSV文件时，可以选择将文件中的行编号进行重置和重新计数。这在某些情况下可能会很有用，比如处理大型数据集时需要按行进行分割和处理。

使用spark.read_csv函数读取CSV文件时，可以通过调用.withColumn()方法来实现行号的刷新。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("CSV Reader").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

df = df.withColumn("row_number", monotonically_increasing_id())

df.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用spark.read.csv函数读取CSV文件。header=True表示文件的第一行包含了列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

接着，我们使用withColumn方法添加了一个名为"row_number"的新列，并使用monotonically_increasing_id函数为每一行生成一个递增的唯一ID。

最后，我们使用df.show()方法展示了包含刷新行号的DataFrame。

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