Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
CSV dizesini ayrıştırıp şemasını DDL biçiminde çıkartır.
Sözdizimi
from pyspark.sql import functions as sf
sf.schema_of_csv(csv, options=None)
Parametreler
| Parametre | Türü | Description |
|---|---|---|
csv |
pyspark.sql.Column veya str |
CSV dizesi veya CSV dizesi içeren katlanabilir dize sütunu. |
options |
dict, isteğe bağlı | Ayrıştırma denetimi seçenekleri. CSV veri kaynağıyla aynı seçenekleri kabul eder. |
İade
pyspark.sql.Column: Verilen CSV'den ayrıştırılan bir StructType dize gösterimi.
Örnekler
Örnek 1: Farklı veri türlerine sahip bir CSV dizesinin şemasını çıkarsama
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.range(1)
df.select(sf.schema_of_csv(sf.lit('1|a|true'), {'sep':'|'})).show(truncate=False)
+-------------------------------------------+
|schema_of_csv(1|a|true) |
+-------------------------------------------+
|STRUCT<_c0: INT, _c1: STRING, _c2: BOOLEAN>|
+-------------------------------------------+
Örnek 2: Eksik değerlere sahip bir CSV dizesinin şemasını çıkarsama
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.range(1)
df.select(sf.schema_of_csv(sf.lit('1||true'), {'sep':'|'})).show(truncate=False)
+-------------------------------------------+
|schema_of_csv(1||true) |
+-------------------------------------------+
|STRUCT<_c0: INT, _c1: STRING, _c2: BOOLEAN>|
+-------------------------------------------+
Örnek 3: Csv dizesinin şemasını farklı bir sınırlayıcıyla çıkarsama
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.range(1)
df.select(sf.schema_of_csv(sf.lit('1;a;true'), {'sep':';'})).show(truncate=False)
+-------------------------------------------+
|schema_of_csv(1;a;true) |
+-------------------------------------------+
|STRUCT<_c0: INT, _c1: STRING, _c2: BOOLEAN>|
+-------------------------------------------+
Örnek 4: Bir CSV dizesinin şemasını tırnak içine alınmış alanlarla çıkarsama
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.range(1)
df.select(sf.schema_of_csv(sf.lit('"1","a","true"'), {'sep':','})).show(truncate=False)
+-------------------------------------------+
|schema_of_csv("1","a","true") |
+-------------------------------------------+
|STRUCT<_c0: INT, _c1: STRING, _c2: BOOLEAN>|
+-------------------------------------------+