您可以使用.coalesce(1)将文件保存在一个csv分区中，然后重命名此csv并将其移动到所需的文件夹中。
下面是一个实现此功能的函数：
df：您的df
fileName：您要为csv文件指定的名称
filePath：您要保存的文件夹

def export_csv(df, fileName, filePath):
  
  filePathDestTemp = filePath + ".dir/" 

  df\
    .coalesce(1)\
    .write\
    .csv(filePathDestTemp) # use .csv to save as csv

  listFiles = dbutils.fs.ls(filePathDestTemp)
  for subFiles in listFiles:
    if subFiles.name[-4:] == ".csv":
      
      dbutils.fs.cp (filePathDestTemp + subFiles.name,  filePath + fileName+ '.csv')

  dbutils.fs.rm(filePathDestTemp, recurse=True)

字符串

如果你想得到一个名为df.csv的文件作为输出，你可以先写入一个临时文件夹，然后移动Spark生成的零件文件并重命名它。
这些步骤可以通过JVM网关使用Hadoop FileSystem API完成：

temp_path = "mypath/__temp"
target_path = "mypath/df.csv"

df.coalesce(1).write.mode("overwrite").csv(temp_path)

Path = sc._gateway.jvm.org.apache.hadoop.fs.Path

# get the part file generated by spark write
fs = Path(temp_path).getFileSystem(sc._jsc.hadoopConfiguration())
csv_part_file = fs.globStatus(Path(temp_path + "/part*"))[0].getPath()

# move and rename the file
fs.rename(csv_part_file, Path(target_path))
fs.delete(Path(temp_path), True)

字符串