Pyspark load-csv不显示新文件的真实模式(仅显示“推断”模式)

Pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了丰富的功能和工具来处理和分析大规模数据集。load-csv是Pyspark中用于加载CSV文件的函数。在某些情况下，当我们使用load-csv函数加载新的CSV文件时，它可能只显示“推断”模式而不显示真实模式的问题。

这个问题可能是由于以下原因导致的：

1. 文件路径错误：首先，我们需要确保提供给load-csv函数的文件路径是正确的。请检查文件路径是否正确，并确保文件存在。
2. 文件格式错误：load-csv函数默认使用推断模式来解析CSV文件的结构。如果文件格式不符合CSV规范，可能会导致无法显示真实模式。请确保CSV文件的格式正确，并且每行具有相同的列数。
3. 数据类型推断失败：Pyspark的load-csv函数会尝试根据数据内容推断每列的数据类型。如果数据类型推断失败，可能会导致无法显示真实模式。在这种情况下，我们可以通过指定schema参数来手动定义每列的数据类型，以确保正确加载数据。

解决这个问题的方法包括：

1. 检查文件路径：确保提供给load-csv函数的文件路径是正确的，并且文件存在。
2. 检查文件格式：确保CSV文件的格式正确，并且每行具有相同的列数。
3. 手动定义schema：如果数据类型推断失败，可以通过指定schema参数来手动定义每列的数据类型。可以使用Pyspark的StructType和StructField来定义schema。

以下是一个示例代码，演示了如何手动定义schema：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 定义schema
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True),
    StructField("city", StringType(), True)
])

# 加载CSV文件并指定schema
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, schema=schema)

# 显示数据
df.show()

在这个示例中，我们手动定义了一个包含"name"、"age"和"city"三列的schema，并将其传递给load-csv函数的schema参数。这样可以确保正确加载数据，并显示真实模式。

对于Pyspark中load-csv函数的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的Pyspark文档：Pyspark文档。

请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。