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PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

本文中,云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中,使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv...1.2 读取多个 CSV 文件 使用read.csv()方法还可以读取多个 csv 文件,只需通过逗号分隔作为路径传递所有文件名,例如: df = spark.read.csv("path1,path2...,path3") 1.3 读取目录中的所有 CSV 文件 只需将目录作为csv()方法的路径传递给该方法,我们就可以将目录中的所有 CSV 文件读取到 DataFrame 中。...df = spark.read.csv("Folder path") 2. 读取 CSV 文件时的选项 PySpark 提供了多种处理 CSV 数据集文件的选项。

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    一、txt文件数据载入到数组 这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组,数据如下所示: 1、自己写Python代码实现txt文本数据读取并载入成数组形式(PS:下面给了三种方法...文件数据载入到数组 在一些数据竞赛里面碰到很多的数据都是.csv文件给出的,说明应用应该还是有一些广泛。...首先这里csv文件编码格式必须为UTF-8,否则会报编码错误信息。(txt转csv文件流程:打开excel—>数据—>导入文本/csv—>编码格式选择UTF-8—>保存选择csv格式)。...csv文件打开如下所示: 首先python内置了csv库,可以调用然后自己手动来写操作的代码,比较简单的csv文件读取载入到数组可以采用python的pandas库中的read_csv()函数来读取...scipy.io.loadmat(file_name, mdict=None, appendmat=True, **kwargs) #载入MATLAB文件 #保存一个带有名称和序列的字典到.mat文件中

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    Python统计汇总Grafana导出的csv文件到Excel

    背景: 定时每周把grafana导出的csv文件进行统计汇总工作,需要处理的csv文件比较多,干脆写个脚本,每周执行一遍脚本,既方便还不会出错。...处理结果分析 根据要求,统计每个ip地址在当天访问次数求和,汇总生成新表格,结果如下,并将所有csv文件按照文件名,分别汇总到不同的sheet下 ?...def find_csv(path): """ 查找目录下csv文件 :param path: 查找csv的目录路径 :return: csv文件名list ""...return result_df excel数据写入 pandas的to_excel方法也可以写入到excel文件,但是如果需要写入到指定的sheet,就无法满足需求了,此时就需要用的xlwings或者...导出的csv文件处理汇总 :param file: csv文件路径 :return: 处理完成后的pandas对象 """ # 读取整个csv文件 csv_data

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    在本文中,我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。 处理大型CSV文件时,有两个主要关注点: 加载大型CSV文件时所使用的内存量。 加载大型CSV文件所花费的时间。...该数据集包含了从1988年到2020年的贸易数据。它包含超过1亿行,CSV文件占用了4.5 GB的空间。因此,这个数据集是用来说明本文概念的理想数据集。...将CSV文件加载到Pandas DataFrame中 首先,让我们从加载包含超过1亿行的整个CSV文件开始。...检查列 让我们检查数据框中的列: df.columns 现在,你应该意识到这个CSV文件没有标题,因此Pandas将假定CSV文件的第一行包含标题: Index(['198801', '1', '103...skiprows=range(5,10), nrows=100 ) display(df[:15]) 上面的结果显示跳过了第5到9

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