pyspark.sql.DataFrameReader.csv¶
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DataFrameReader。csv（ 路徑：聯盟［str，列表［str］］，模式：(pyspark.sql.types聯盟。StructType, str, None]＝沒有一個，9月：可選［str］＝沒有一個，編碼：可選［str］＝沒有一個，報價：可選［str］＝沒有一個，逃避：可選［str］＝沒有一個，評論：可選［str］＝沒有一個，頭：Union[bool, str, None]＝沒有一個，inferSchema：Union[bool, str, None]＝沒有一個，ignoreLeadingWhiteSpace：Union[bool, str, None]＝沒有一個，ignoreTrailingWhiteSpace：Union[bool, str, None]＝沒有一個，nullValue：可選［str］＝沒有一個，nanValue：可選［str］＝沒有一個，positiveInf：可選［str］＝沒有一個，negativeInf：可選［str］＝沒有一個，dateFormat：可選［str］＝沒有一個，timestampFormat：可選［str］＝沒有一個，maxColumns：Union[str, int, None]＝沒有一個，maxCharsPerColumn：Union[str, int, None]＝沒有一個，maxMalformedLogPerPartition：Union[str, int, None]＝沒有一個，模式：可選［str］＝沒有一個，columnNameOfCorruptRecord：可選［str］＝沒有一個，多行：Union[bool, str, None]＝沒有一個，charToEscapeQuoteEscaping：可選［str］＝沒有一個，samplingRatio：Union[str, float, None]＝沒有一個，enforceSchema：Union[bool, str, None]＝沒有一個，emptyValue：可選［str］＝沒有一個，語言環境：可選［str］＝沒有一個，lineSep：可選［str］＝沒有一個，pathGlobFilter：Union[bool, str, None]＝沒有一個，recursiveFileLookup：Union[bool, str, None]＝沒有一個，modifiedBefore：Union[bool, str, None]＝沒有一個，modifiedAfter：Union[bool, str, None]＝沒有一個，unescapedQuoteHandling：可選［str］＝沒有一個 ）→DataFrame¶ -
加載CSV文件並將結果返回為
DataFrame．如果，此函數將遍曆輸入一次以確定輸入模式
inferSchema啟用。為了避免一次遍曆整個數據，請禁用inferSchema選項或使用顯式地指定模式模式．- 參數
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- 路徑 STR或list
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字符串，或字符串列表，用於輸入路徑，或存儲CSV行的字符串的RDD。
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模式
pyspark.sql.types.StructType或者str，可選 -
一個可選的
pyspark.sql.types.StructType用於輸入模式或ddl格式的字符串(例如col0INT,col1雙）.
- 其他參數
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- 額外的選項
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有關其他選項，請參閱數據源選項在你使用的版本中。
例子
>>>df＝火花．讀．csv（“python / test_support / sql / ages.csv”）>>>df．dtypes[('_c0'， 'string')， ('_c1'， 'string')]>>>抽樣＝sc．文本文件（“python / test_support / sql / ages.csv”）>>>df2＝火花．讀．csv（抽樣）>>>df2．dtypes[('_c0'， 'string')， ('_c1'， 'string')]