在Pyspark中连接多个csv时添加路径位置列

在Pyspark中连接多个CSV文件时，可以通过添加路径位置列来实现。路径位置列是一个额外的列，用于标识每个CSV文件的路径位置。这样做的好处是可以在后续的数据处理中更方便地跟踪和管理数据来源。

以下是一种实现方法：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import input_file_name

1. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 读取CSV文件并添加路径位置列：

df = spark.read.csv("path/to/csv/files/*.csv")
df = df.withColumn("path", input_file_name())

在上述代码中，"path/to/csv/files/*.csv"是CSV文件所在的路径，可以根据实际情况进行修改。

1. 进行数据连接和处理操作：

# 进行数据连接操作，例如使用unionAll()方法将多个CSV文件合并为一个DataFrame
combined_df = df.unionAll(another_df)

# 进行其他数据处理操作，例如筛选、聚合、排序等
filtered_df = combined_df.filter(...)
aggregated_df = filtered_df.groupBy(...).agg(...)
sorted_df = aggregated_df.orderBy(...)

在上述代码中，combined_df是连接后的DataFrame，可以根据具体需求进行进一步的数据处理操作。

这种方法可以适用于连接任意数量的CSV文件，并且能够保留每个文件的路径位置信息。这在需要对多个CSV文件进行批量处理或者进行数据来源追踪时非常有用。

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