PySpark 读取Excel (.xlsx) 文件

在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中读取 Excel (.xlsx) 文件。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了强大的分布式计算能力和高性能数据处理功能。虽然 PySpark 自带了许多读取数据的方法，但是却没有原生支持读取 Excel 文件的方法。因此，我们需要使用第三方库来实现在 PySpark 中读取 Excel 文件的功能。

阅读更多：PySpark 教程

安装依赖库

在开始之前，我们需要安装 pandas 和 openpyxl 两个库。pandas 是一个用于数据分析的库，而 openpyxl 则是一个用于读写 Excel 文件的库。

你可以使用以下命令来安装这两个库：

pip install pandas openpyxl

读取 Excel 文件

首先，我们需要将 Excel 文件转换成 Pandas 的 DataFrame 格式，然后再将其转换成 PySpark 的 DataFrame 格式。这可以通过以下步骤来实现：

首先，导入所需的库：

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

创建一个 SparkSession 对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

使用 Pandas 读取 Excel 文件并转换成 DataFrame：

pandas_df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')

在上面的代码中，path_to_file.xlsx 是 Excel 文件的路径。你需要将其替换为你实际使用的路径。

将 Pandas DataFrame 转换成 PySpark DataFrame：

spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

最后，你就得到了一个可以在 PySpark 中使用的 DataFrame。

示例

下面是一个完整的示例，展示了如何读取 Excel 文件并在 PySpark 中使用。

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 使用 Pandas 读取 Excel 文件并转换成 DataFrame
pandas_df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')

# 将 Pandas DataFrame 转换成 PySpark DataFrame
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

# 打印 PySpark DataFrame 的前 5 行
spark_df.show(5)

在上面的代码中，path_to_file.xlsx 是 Excel 文件的路径。你需要将其替换为你实际使用的路径。最后一行代码 spark_df.show(5) 打印出了 PySpark DataFrame 的前 5 行。

总结

本文介绍了如何在 PySpark 中读取 Excel (.xlsx) 文件。我们使用了 pandas 和 openpyxl 两个库来实现这个功能。首先，我们将 Excel 文件转换成 Pandas 的 DataFrame 格式，然后再将其转换成 PySpark 的 DataFrame 格式。通过这种方法，我们可以轻松地在 PySpark 中读取和处理 Excel 数据。希望本文对你有所帮助！