方法一:用pandas辅助

from pyspark import SparkContext 
from pyspark.sql import SQLContext 
import pandas as pd 
sc = SparkContext()
sqlContext=SQLContext(sc) 
df=pd.read_csv(r'game-clicks.csv') 
sdf=sqlc.createDataFrame(df) 

方法二:纯spark

from pyspark import SparkContext 
from pyspark.sql import SQLContext
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('game-clicks.csv')

以上这篇pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pyspark,csv,DataFrame

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。