如何在读取pyspark时读取没有头部的csv，并使用名称命名它们？

在读取没有头部的CSV文件时，可以使用pyspark来读取并使用自定义的列名进行命名。

首先，需要导入pyspark的相关模块，包括SparkSession和SparkContext。SparkSession是pyspark的入口点，用于创建DataFrame和执行操作，而SparkContext则是与集群交互的主要入口。

接下来，可以使用SparkSession的read.csv()方法来读取CSV文件。在读取时，需要设置header参数为False，以表示文件没有头部。同时，可以使用option()方法来设置其他读取选项，如文件路径、分隔符、编码等。

读取CSV文件后，可以使用DataFrame的withColumnRenamed()方法来为每一列设置自定义的列名。该方法接受两个参数，第一个参数是原始列名，第二个参数是新的列名。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取没有头部的CSV文件，并设置自定义列名
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=False, inferSchema=True)
df = df.withColumnRenamed("_c0", "column1").withColumnRenamed("_c1", "column2").withColumnRenamed("_c2", "column3")

# 打印DataFrame的内容
df.show()

在上述代码中，"path/to/csv/file.csv"应替换为实际的CSV文件路径。withColumnRenamed()方法使用了连续的调用，以为每一列设置自定义列名。

需要注意的是，inferSchema参数设置为True，可以自动推断每列的数据类型。如果不需要自动推断，可以将inferSchema参数设置为False，并在读取后使用.withColumn()方法来转换列的数据类型。

对于pyspark的更多使用方式和详细介绍，可以参考腾讯云的Spark文档：Spark | 腾讯云