Question

我正在Pyspark中读取csv文件，如下所示：

df_raw=spark.read.option("header","true").csv(csv_path)

但是，数据文件引用了带有嵌入式逗号的字段不应该被视为逗号。我如何在Pyspark处理这个问题？我知道熊猫可以解决这个问题，但是Spark可以吗？我使用的版本是Spark 2.0.0。

这是一个在Pandas中工作的示例，但未能使用Spark：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: pdf = pd.read_csv('malformed_data.csv')

In [3]: sdf=spark.read.format("org.apache.spark.csv").csv('malformed_data.csv',header=True)

In [4]: pdf[['col12','col13','col14']]
Out[4]:
                    col12                                             col13  \
0  32 XIY "W"   JK, RE LK  SOMETHINGLIKEAPHENOMENON#YOUGOTSOUL~BRINGDANOISE
1                     NaN                     OUTKAST#THROOTS~WUTANG#RUNDMC

   col14
0   23.0
1    0.0

In [5]: sdf.select("col12","col13",'col14').show()
+------------------+--------------------+--------------------+
|             col12|               col13|               col14|
+------------------+--------------------+--------------------+
|"32 XIY ""W""   JK|              RE LK"|SOMETHINGLIKEAPHE...|
|              null|OUTKAST#THROOTS~W...|                 0.0|
+------------------+--------------------+--------------------+

文件内容：

    col1,col2,col3,col4,col5,col6,col7,col8,col9,col10,col11,col12,col13,col14,col15,col16,col17,col18,col19
80015360210876000,11.22,X,4076710258,,,sxsw,,"32 YIU ""A""",S5,,"32 XIY ""W""   JK, RE LK",SOMETHINGLIKEAPHENOMENON#YOUGOTSOUL~BRINGDANOISE,23.0,cyclingstats,2012-25-19,432,2023-05-17,CODERED
61670000229561918,137.12,U,8234971771,,,woodstock,,,T4,,,OUTKAST#THROOTS~WUTANG#RUNDMC,0.0,runstats,2013-21-22,1333,2019-11-23,CODEBLUE

Answer 1

我注意到你的有问题的行已经转义，它本身使用双引号：

“32 XIY”“W”“JK，RE LK”

应该是解释器

32 XIY“W”JK，RE LK

如RFC-4180第2页中所述 -

如果使用双引号括起字段，那么出现在字段内的双引号必须通过在其前面加上另一个双引号进行转义

这就是Excel所做的事情，例如，默认情况下。

虽然在Spark中（从Spark 2.1开始），默认情况下，使用backslah（\）通过非RFC方式进行转义。要解决此问题，您必须明确告诉Spark使用doublequote作为转义字符使用：

.option('quote', '"')
.option('escape', '"')

这可以解释为逗号字符未被解释为在引用列中。

在Spark Spark网站上没有很好地记录Spark csv格式的选项，但这里有一些较旧的文档，我仍然常常觉得它很有用：

https://github.com/databricks/spark-csv

2018年8月更新：Spark 3.0可能会将此行为更改为RFC投诉。有关详细信息，请参阅SPARK-22236。

Answer 2

对于在Scala中这样做的人：Tagar的答案几乎对我有用（谢谢！）;在设置我的选项参数时，我所要做的就是逃避双引号：

.option("quote", "\"")
.option("escape", "\"")

我正在使用Spark 2.3，因此我可以确认Tagar的解决方案在新版本下似乎仍然有效。

Answer 3

默认情况下，comma内指定的分隔符（quotes）将被忽略。 Spark SQL在Spark 2.0中有内置的CSV阅读器。

df = session.read
  .option("header", "true")
  .csv("csv/file/path")

使用包含嵌入式逗号的引用字段读取csv文件

3 个答案: