pyspark.pandas.DataFrame.spark.to_spark_io¶
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火花。to_spark_io( 路徑:可選(str]=沒有一個,格式:可選(str]=沒有一個,模式:str=“覆蓋”,partition_cols:聯盟(str,列表(str),沒有一個)=沒有一個,index_col:聯盟(str,列表(str),沒有一個)=沒有一個,* *選項:OptionalPrimitiveType )→沒有¶ -
寫DataFrame火花數據源。
DataFrame.spark.to_spark_io ()是一個別名DataFrame.to_spark_io ()。- 參數
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- 路徑 字符串,可選
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路徑數據源。
- 格式 字符串,可選
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指定數據源格式的輸出。常見的有:
“δ”
“鋪”
“獸人”
json的
“csv”
- 模式 str{“追加”,“覆蓋”,“忽略”,“錯誤”,“errorifexists”},違約
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“覆蓋”。指定當數據已經保存操作的行為。
“附加”:將新數據附加到現有數據。
“覆蓋”:覆蓋現有的數據。
“忽略”:默默地忽略這個操作如果數據已經存在。
“錯誤”或“errorifexists”:拋出一個異常如果數據已經存在。
- partition_cols str和str列表,可選的
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分區列的名字
- index_col: str或str列表,可選的,默認值:沒有
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列名稱用於引發代表pandas-on-Spark指數。的索引名稱pandas-on-Spark被忽略。默認情況下,索引總是丟失。
- 選項 dict
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所有其他選項直接傳遞到火花的數據源。
- 返回
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- 沒有一個
另請參閱
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read_spark_io -
DataFrame.to_delta -
DataFrame.to_parquet -
DataFrame.to_table -
DataFrame.to_spark_io -
DataFrame.spark.to_spark_io
例子
> > >df=ps。DataFrame(dict(…日期=列表(pd。date_range(“2012-1-1 12:00:00”,期=3,頻率=“米”)),…國家=(“KR”,“我們”,“摩根”),…代碼=(1,2,3]),列=(“日期”,“國家”,“代碼”])> > >df日期國家代碼0 2012-01-31 12:00:00 KR 11 2012-02-29 12:00:00我們22 2012-03-31 12:00:00 JP 3
> > >df。to_spark_io(路徑=”% s/ to_spark_io foo.json”%路徑,格式=json的)