spark rdd将csv文件中的所有字段作为字符串加载

7nbnzgx9 于 2021-05-27 发布在 Spark

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我有一个csv文件，我正在加载它，如下所示：

sc.textFile("market.csv").take(3)

输出如下：

['"ID","Area","Postcode","Amount"',
'"1234/232","City","8479","20000"',
'"5987/215","Metro","1111","25000"']

另外，使用map操作加载：

sc.textFile("market.csv").map(lambda line: line.split(","))

给了我：

[['"ID"','"Area"','"Postcode"','"Amount"'],
['"1234/232"','"City"','"8479"','"20000"'],
['"5987/215"','"Metro"','"1111"','"25000"']]

这是太多的“”和“”，不让我分析我的结果！！
我想要这样的输出：

[["ID","Area","Postcode","Amount"],
["1234/232","City",8479,20000],
["5987/215","Metro",1111,25000]]

其中文本值为字符串类型，数字为int/double类型。
我该怎么做？谢谢。

rdd apache-spark pyspark apache-spark-sql types

来源：https://stackoverflow.com/questions/63542554/spark-rdd-loads-all-fields-in-the-csv-file-as-string

1条答案

按热度按时间

d5vmydt91#

这是路。你应该手工做。

rdd = sc.textFile("test.csv")
rdd = rdd.map(lambda line: line.replace('\"','').split(','))
def isHeader(row): return 'ID' in str(row)
rdd1 = rdd.filter(isHeader)
rdd2 = rdd.filter(lambda x: not(isHeader(x))).map(lambda line: [line[0], line[1], int(line[2]), int(line[3])])
rdd1.union(rdd2).collect()
[['ID', 'Area', 'Postcode', 'Amount'],
 ['1234/232', 'City', 8479, 20000],
 ['5987/215', 'Metro', 1111, 25000]]

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