描述PySpark上的数据帧
PySpark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了一种高级抽象的数据结构，称为数据帧（DataFrame），用于处理大规模数据集。数据帧类似于关系型数据库中的表格，具有行和列的结构。
数据帧在PySpark中的主要特点包括：
- 分布式处理：PySpark使用分布式计算框架Spark，可以在集群上并行处理大规模数据集。数据帧可以被分割成多个分区，每个分区可以在不同的计算节点上进行处理。
- 强大的数据处理能力：PySpark的数据帧提供了丰富的数据处理操作，包括过滤、排序、聚合、连接等。可以使用类似SQL的语法进行数据查询和转换操作。
- 可扩展性：PySpark可以处理大规模的数据集，适用于需要处理海量数据的场景。它可以利用集群中的多个计算节点并行处理数据，提高处理效率。
- 支持多种数据格式：PySpark的数据帧可以读取和写入多种数据格式，包括CSV、JSON、Parquet等。这使得数据的导入和导出变得非常方便。
- 整合机器学习和图计算：PySpark提供了机器学习库（MLlib）和图计算库（GraphX），可以在数据帧上进行机器学习和图计算任务。
- 生态系统丰富：PySpark作为Spark的Python接口，可以与Spark生态系统中的其他组件无缝集成，如Spark Streaming、Spark SQL等。
PySpark的数据帧适用于以下场景：
- 大数据处理：当数据量非常大，无法在单台机器上进行处理时，可以使用PySpark的数据帧进行分布式处理。
- 数据清洗和转换：数据帧提供了丰富的数据处理操作，可以用于数据清洗、转换和整合等任务。
- 数据分析和挖掘：通过PySpark的数据帧，可以进行数据分析、统计和挖掘等任务，发现数据中的模式和规律。
- 机器学习和深度学习：PySpark的数据帧可以与MLlib和TensorFlow等机器学习和深度学习库结合使用，进行大规模的机器学习和深度学习任务。
腾讯云提供了一系列与PySpark相关的产品和服务，包括云服务器、弹性MapReduce、云数据库等。您可以通过以下链接了解更多信息：
- 腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云弹性MapReduce：https://cloud.tencent.com/product/emr
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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估。
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在链接中，用户可以在Spark3.2中的PySpark之上与熊猫合作。是否需要很长时间才能将PySpark数据帧转换为PySpark熊猫数据框架？
我知道将PySpark数据帧转换为熊猫数据框架需要很长时间。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 1
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1回答
我在pyspark中有一个名为tweets的数据帧，其中有列"tweet_id“，我想使用它们的id获取完整的tweet，并将它们放入一个新的数据帧中(我可以使用tweepy、twarc twython来实现吗？)。
浏览 3提问于2020-08-09得票数 0
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
1回答
我已经用python写了一些带有sql上下文的代码，即pyspark，通过将csv转换为pyspark dataframe来对csv执行一些操作(df操作，如预处理、重命名列名、创建新列并将其附加到相同的dataframe中等)。我希望为它编写单元测试用例。我没有在数据帧上编写单元测试用例的想法。有谁能帮我在pyspark的dataframe上写单元测试用例吗？或者给我一些数据帧上的测试用例的来源？
浏览 1提问于2016-04-14得票数 3
我需要反转我的pyspark数据帧。有没有一种高效的方式在pyspark中做到这一点？？我的datetime列是反转的，所以我需要反转我的dataframe +-------------------+-------+
| date|value_1|
+-------------------+-------+
|2018-11-30 23:59:24| 28.02|
|2018-11-30 23:58:54| 28.02|
|2018-11-30 23:58:24| 28.03|
+-------------------+-------+ 有没有办法在pysp
浏览 33提问于2019-10-18得票数 0
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我在Cassandra中将时间戳存储为YYYY-mm-dd HH:MM:SSZ，并且我能够在cql shell中过滤数据以获得特定的时间范围，但是当我在pyspark数据帧上尝试同样的操作时，我在过滤后的数据帧中没有得到任何值。
有谁能帮我在pyspark中找到合适的datetime格式吗？
谢谢。
浏览 6提问于2020-03-05得票数 1
2回答
在PySpark中有什么特定的方法可以像我们在r中那样绑定两个数据帧吗？
示例：
数据帧1有10列。
数据帧2有1列
我需要在PySpark中同时绑定数据帧和作为一个数据帧。
浏览 1提问于2017-08-30得票数 3
1回答
我列出我的数据帧以丢弃未使用的数据帧。首先，我使用下面的函数列出了我在其中一篇文章中找到的数据帧
from pyspark.sql import DataFrame
def list_dataframes():
return [k for (k, v) in globals().items() if isinstance(v, DataFrame)]
然后我试着从列表中删除未使用的。我在下面使用的代码
df2.unpersist()
当我再次列出时，df2仍然在那里。如何在pyspark上删除数据帧以获得一些内存？或者你还有其他的建议吗？谢谢。
浏览 0提问于2018-10-31得票数 4
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1回答
Spark SQL更新/删除
、、、、
目前，我正在做一个使用pySpark的项目，它读取一些Hive表，将它们存储为数据帧，并且我必须对它们执行一些更新/过滤。我正在不惜一切代价避免使用Spark语法来创建一个框架，该框架只接受参数文件中的SQL，该参数文件将使用我的pySpark框架运行。
现在的问题是，我必须在我的最终数据帧上执行更新/删除查询，是否有任何可能的工作来在我的数据帧上执行这些操作？
非常感谢!
浏览 7提问于2019-11-15得票数 1
我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。
从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
但是，
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
1回答
我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
在this问题和数据帧之后，我正在尝试将数据帧转换为字典。在pandas中，我使用的是： dictionary = df_2.unstack().to_dict(orient='index') 但是，我需要将此代码转换为pyspark。有人能帮我吗？正如我从前面的问题中了解到的，比如this，我确实需要使用pandas，但是数据帧太大了，我无法做到这一点。我该如何解决这个问题呢？ 编辑： 我现在尝试了以下方法： dictionary_list = map(lambda row: row.asDict(), df_2.collect())
dictionary = {age[
浏览 20提问于2021-01-14得票数 0
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1回答
将列有条件地添加到数据帧中
、、、、
我在PySpark中有一个数据帧。我想有条件地在数据框架中添加一列。
如果数据帧没有列，那么添加一个带有null值的列。如果列存在，则不执行任何操作，并返回与新数据帧相同的数据帧。
如何在PySpark中传递条件语句
浏览 6提问于2017-01-20得票数 0
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我有一个pyspark数据帧，我想把它分成多个相等记录的数据帧。我在AWS EMR上执行此任务，不支持pandas或numpy。
浏览 22提问于2019-12-22得票数 0
2回答
我在使用PySpark的spark上有一个不平衡的数据帧。我想对其进行重新采样，使其达到平衡。我只在PySpark中找到了示例函数
sample(withReplacement, fraction, seed=None)
但是我想在Python中用单位体积的权重来采样数据帧，我可以这样做
df.sample(n,Flase,weights=log(unitvolume))
有没有什么方法可以用PySpark做同样的事情呢？
浏览 2提问于2018-02-01得票数 5
在pyspark (和一般的python )中执行两个数据帧的滚动连接时，我遇到了很多问题。我希望将两个pyspark数据帧通过它们的ID和最近日期反向连接在一起(这意味着第二个数据帧中的日期不能晚于第一个数据帧中的日期)
Table_1：
Table_2：
期望的结果：
从本质上讲，我知道SQL查询可以做spark.sql(“查询”)等任何事情。我尝试了几种在spark环境下不起作用的方法。谢谢!
浏览 1提问于2020-08-08得票数 2
我在pyspark dataframe中有一个count列，如下所示：
id Count Percent
a 3 50
b 3 50
我想要一个结果数据帧为：
id Count Percent CCount CPercent
a 3 50 3 50
b 3 50 6 100
我不能使用熊猫数据帧，因为数据库太大了。我找到了指向窗口分区的答案，但我没有这样的列作为分区依据。请大家用pyspark dataframe告诉我怎么做。注意: pysp
浏览 5提问于2017-03-20得票数 0
2回答
我有一个PySpark数据框架，它只包含一个元素。如何从数据帧中提取数字？
例如，如何从PySpark数据帧中获得数字5.0？
+-----------------+
| count |
+-----------------+
| 5.0 |
+-----------------+
浏览 0提问于2022-07-13得票数 1
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我想从s3 (s3://test-bucket/testkey.csv)读取一个csv文件，作为使用pyspark的spark数据帧。我的集群运行在spark 2.4上。 我不需要带任何infer_schema，凭据a.o.t.考虑到。并且csv文件不会作为粘合表被爬行。 你可以粘贴你的pyspark代码，这是基于spark会话，并转换为csv到spark数据帧在这里？ 在此先致谢并致以最良好的问候
浏览 16提问于2019-10-07得票数 3
在我的应用程序中，我从S3上不同位置的数据创建不同的数据帧，然后尝试将这些数据帧合并为单个数据帧。现在，我正在使用一个for循环。但我有一种感觉，使用pyspark中的map和reduce函数可以更有效地完成这项工作。下面是我的代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, GroupedData
import pandas as pd
from datetime import datetime
sparkConf = SparkConf().setAppName(
浏览 0提问于2016-08-24得票数 3
3回答
`df.loc`的火花源等价？
、、、、
我正在寻找等同于pandas数据帧的pyspark。特别是，我想对pyspark dataframe执行以下操作
# in pandas dataframe, I can do the following operation
# assuming df = pandas dataframe
index = df['column_A'] > 0.0
amount = sum(df.loc[index, 'column_B'] * df.loc[index, 'column_C'])
/ sum(df.loc[index, &
浏览 0提问于2018-05-13得票数 8
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1回答
我有一个数据帧列表，在列表的每个位置上，我有一个数据帧，我需要将所有这些数据帧合并到一个数据帧中。在我使用之前，这是在PySpark中完成的 dataframe_new =pd.concat(listName) 解决方案1 from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql
from pyspark.sql import SparkSession, Row
customSchema = StructType([
StructField("col1", StringType(), True),
Str
浏览 12提问于2021-01-28得票数 0
在对数据集运行pyspark中的ALS算法后，我遇到了一个最终的数据帧，如下所示 ? 推荐的列是数组类型，现在我想拆分这一列，我的最终数据帧应该如下所示 ? 谁能建议我，哪个pyspark函数可以用来形成这个数据帧？ 数据帧的模式 root
|-- person: string (nullable = false)
|-- recommendation: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- ID: string (nullable =
浏览 61提问于2021-07-11得票数 0
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我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
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1回答
我有一个脚本与下面的设置。
我正在使用：
1)用于拉取数据的Spark数据帧2)在初始聚合后转换为pandas数据帧3)想要转换回Spark以写入HDFS
从spark --> Pandas的转换很简单，但我正在为如何将Pandas数据帧转换回Spark而苦苦挣扎。
你能给点建议吗？
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as sqlfunc
from pyspark.sql.types import *
import argparse, sys
from pyspark.sql import
浏览 1提问于2018-10-23得票数 15
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我有以下PySpark输入数据帧：
+-------+------------+
| index | valuelist |
+-------+------------+
| 1.0 | [10,20,30] |
| 2.0 | [11,21,31] |
| 0.0 | [14,12,15] |
+-------+------------+
其中：
矢量索引:类型DoubleValuelist:类型。(不是Array)，而是
从上面的输入数据帧中，我希望在PySpark中获得以下输出数据帧
+-------+-------+
| index | value |
+-------+
浏览 105提问于2018-08-04得票数 2
我正在尝试从我的pyspark数据帧创建一个JSON。我在我的数据帧中看到数据是正确排序的，但是当使用toJSON时，排序不会反映在JSON对象中。你能帮帮我吗？ 我的Dataframe是这样的： ? 这就是我使用toJSON时会发生的事情 ?
浏览 8提问于2019-02-13得票数 0
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我有一个PySpark RDDs的字典，正在尝试将它们转换为数据帧，将它们保存为变量，然后连接它们。当我尝试将其中一个RDDs转换为数据帧时，出现以下错误：
File "./spark-1.3.1/python/pyspark/sql/types.py",
line 986, in _verify_type
"length of fields (%d)" % (len(obj), len(dataType.fields)))
ValueError: Length of object (52) does not match with length of
浏览 1提问于2015-07-08得票数 0
1回答
我有一个非常庞大的数据集，我需要使用pyspark dataframe。请参考数据的简化版本： product_type series_no product_amount date
514 111 20 2020/01/01 (YYYY/MM/DD)
514 111 30 2020/01/02
514 111 40 2020/01/03
514
浏览 30提问于2021-01-23得票数 0
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使用Pyspark的内部联接不适用于使用分区csv、常规csv和SQL表创建的数据帧。 例如:当我尝试在使用分区csv (存储在ADLS中)和普通csv创建的数据帧上应用内部联接时，输出df是用空值创建的，但当我在常规csv上创建的数据帧上联接时，它工作得很好。 在databricks中对此有什么限制吗？
浏览 24提问于2019-12-19得票数 0
1回答
将变量加载到数据帧中
、、、
在PySpark中，我尝试从字符串变量加载数据帧。 我的变量是一个多行文本.. string_data = """
Name|age|city
david|23|London
krish|24|Bali
john|56|Goa
""" 我想将这些数据加载到PySpark中的数据帧中。我想使用数据集，但它们在PySpark中不可用。 使用Pandas时，我常常这样写： string2 = StringIO(string_data)
df = pd.read_csv(string2,sep='|')
浏览 7提问于2021-02-02得票数 0
1回答
我有一个PySpark数据帧，我想在其上运行滑动窗口计算。下面是我想要运行的操作的示例代码(显示为pandas dataframe)：
df["Total"].shift(1).rolling(7, min_periods = 7).avg()
有人能告诉我如何在PySpark中复制这个操作吗？
浏览 0提问于2018-03-18得票数 0
0回答
当在另一个数据帧上执行UDF时，如何引用一个pyspark数据帧？
这里有一个虚拟的例子。我正在创建两个数据帧scores和lastnames，每个数据帧中都有一个列，该列在两个数据帧中是相同的。在scores上应用的UDF中，我希望过滤lastnames并返回在lastname中找到的字符串。
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
sc = SparkContext(&#
浏览 6提问于2016-12-30得票数 6
回答已采纳
当我用groupBy()替换spark数据帧上的distinct()时，我在我的pyspark代码中看到了很大的性能改进。但是我不能理解背后的原因。整个意图是从数据帧中删除行级重复项。
我尝试在谷歌上搜索groupBy()和distinct()在pyspark中的实现，但没有找到。
有没有人能给我解释一下或者给我指出正确的方向？
浏览 0提问于2018-09-11得票数 6
1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
2回答
我有两个pyspark数据帧，我想检查第一个数据帧列值是否存在于第二列dataframe.If第一个数据帧列值不存在于第二个数据帧列中，我需要确定这些值并将其写入list.Is有没有更好的方法来使用pyspark来处理这种情况？感谢您的回复。 df[Name].show()
Java
Oracle
.NET
df1[Name].show()
Oracle
Scala
.NET
python
浏览 37提问于2020-09-03得票数 0
回答已采纳
我想将多个PySpark数据帧合并到一个PySpark数据帧中。它们都来自相同的模式，但是它们可能会有所不同，因为有时会缺少一些列(例如，模式通常包含200个具有已定义数据类型的列，其中dataFrame A有120列，dataFrame B有60列)。
是否有可能在不写入和读取所有数据帧的情况下再次使用mergeSchema合并模式？
谢谢。
浏览 2提问于2020-06-22得票数 0
我有一个通过spark sql查询从hive datastore加载的pyspark dataframe。我知道只有当我在数据帧上调用show()这样的操作时，查询才会执行。
如果我在数据帧上多次调用一个操作，查询是否会被重新执行，或者是否可以缓存它？
浏览 26提问于2018-01-04得票数 0
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2回答
我有一个数据帧df。我已经对数据帧执行了decisionTree分类算法。这两列是执行算法时的标签和特征。该模型被称为dtc。如何在pyspark中创建混淆矩阵？
dtc = DecisionTreeClassifier(featuresCol = 'features', labelCol = 'label')
dtcModel = dtc.fit(train)
predictions = dtcModel.transform(test)
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.mllib.re
浏览 0提问于2019-10-16得票数 4
我无法计算列名称中包含点的pyspark数据帧的approxQuantile。 例如，数据帧模式是 root
|-- col.dot: double (nullable = true) 那我就不能 df.approxQuantile(('`col.dot`'), [0.5], 0.25) 导致错误: pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException：‘字段"col.dot“不存在。\n可用字段: col.dot’ 我也试过 df.approxQuantile(('col.dot'), [0.5], 0.25) 这会
浏览 7提问于2019-06-12得票数 1
我目前在本地的windows10系统上使用pyspark。pyspark代码运行得相当快，但将pyspark数据帧保存为csv格式需要花费大量时间。
我正在将pyspark数据帧转换为pandas，然后将其保存到csv文件中。我还尝试使用write方法来保存csv文件。
Full_data.toPandas().to_csv("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr), index=False)
Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.
浏览 126提问于2019-08-01得票数 5
由于在spark中没有对读取excel文件的开箱即用的支持，所以我首先将excel文件读取到pandas数据帧中，然后尝试将pandas数据帧转换为spark数据帧，但我得到了以下错误(我使用spark 1.5.1)
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
pdf=pd.read_excel('/home/testdata/tes
浏览 0提问于2016-01-15得票数 2
1回答
我有一个pyspark数据帧作为
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM
JOHN | PETER
JOHN | ROBIN
BEN | ROSE
BEN | GRAY
并且需要按行连接患者姓名，这样我就可以得到如下输出：
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM, PETER, ROBIN
BEN | ROSE, GRAY
有没有人能帮我在pyspark中创建这个数据帧？
提前谢谢。
浏览 13提问于2017-01-22得票数 18
回答已采纳
7回答
我正在使用pyspark读取一个如下所示的拼花文件：
my_df = sqlContext.read.parquet('hdfs://myPath/myDB.db/myTable/**')
然后，当我做my_df.take(5)时，它将显示[Row(...)]，而不是像我们使用熊猫数据帧时那样的表格格式。
是否可以像熊猫数据帧那样以表格格式显示数据帧？谢谢!
浏览 15提问于2016-08-21得票数 78
回答已采纳
我看到了
df.select(“name”).distinct().count() <br/>
这是pyspark数据帧吗？或者熊猫数据帧？
浏览 2提问于2019-09-20得票数 0
我想在pandas或pyspark数据帧中执行以下操作，但我仍然没有找到解决方案。
我想从数据帧中的连续列中减去这些值。
我描述的操作可以在下图中看到。
请记住，输出数据帧在第一列上不会有任何值，因为输入表中的第一列不能被前一列减去，因为它不存在。
浏览 1提问于2016-07-12得票数 4
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我在pyspark上有以下数据帧 +--------------------+-----+
| activity| diff|
+--------------------+-----+
| Ajustar nómina|33339|
|Generar archivo p...| 1383|
|Generar archivo p...| 269|
|Contabilizar Nomi...| 561| 下面是我创建的函数 def to_date(seconds=0):
'''
:param seconds:
:return:
'
浏览 25提问于2020-08-07得票数 0
我正在提取Snowflake表并将其加载到PySpark DataFrame中，并且我想重命名它的列。现在，正在将加载的数据帧存储到一个变量中，然后访问列列表：
calculated_signal_df = (
spark.read.format("snowflake")
.options(**sfOptions)
.option("query", "select * from iot.calculated_signal")
.load()
)
calculated_signal_df = calculated_s
浏览 1提问于2021-04-21得票数 0
2回答
我想使用PySpark提取SharePoint列表数据。我不确定Sharepoint列表数据和存储。我想以PySpark数据帧的形式读取SharePoint列表数据。
我尝试过Python Libraies: Sharepy Slum和许多其他库
浏览 2提问于2019-05-24得票数 2
我在Databricks的Pyspark环境中工作，有一个pyspark数据框架，我将其称为df。 我需要将这个spark数据帧推送到csv文件中，我无法这样做。虽然没有弹出错误，但数据帧没有复制到csv中。下面是通用代码 path = “ “ #CSV File Location
header = “This is the header of the file"
With open(path,”a”) as f:
f.write(header+”\n”)
df.write.csv(path=path,format=“csv”,mode=“append”)
浏览 17提问于2020-06-21得票数 0
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