如何在 Spark Dataframe 中显示完整的列内容？答案

【问题标题】：How to show full column content in a Spark Dataframe?如何在 Spark Dataframe 中显示完整的列内容？
【发布时间】：2016-02-17 23:52:52
【问题描述】：

我正在使用 spark-csv 将数据加载到 DataFrame 中。我想做一个简单的查询并显示内容：

val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("my.csv")
df.registerTempTable("tasks")
results = sqlContext.sql("select col from tasks");
results.show()

col 似乎被截断了：

scala> results.show();
+--------------------+
|                 col|
+--------------------+
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
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|2015-11-16 07:15:...|
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|2015-11-06 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
+--------------------+

如何显示栏目的全部内容？

【问题讨论】：

标签： apache-spark dataframe spark-csv output-formatting

【解决方案1】：

results.show(20, false) 不会截断。检查source

20 是在不带任何参数的情况下调用show() 时显示的默认行数。

【讨论】：

不是 OP，但这确实是正确的答案：小修正，布尔值应该是 False，而不是 false。
在 python 中是“假”，在 scala/java 中是“假”
在 spark-shell 中是假的（不是假的）
在控制台模式下写入流的等价物是dataFrame.writeStream.outputMode("append").format("console").option("truncate", "false").start()
20有什么特别之处？为什么是 20？

【解决方案2】：

如果你输入results.show(false)，结果不会被截断

【讨论】：

我想the comment on TomTom101's answer 关于false 也适用于此。
@Narendra Parmar 语法应该是results.show(20, False)。你提到的那个会出错。
@ Jai Prakash，我已经为 scala 给出了这个答案，而您正在谈论 python，
@NarendraParmar 对不起，你是对的。在scala 中，这两个选项都有效。 results.show(false) 和 results.show(20, false)

【解决方案3】：

下面的代码将有助于查看每列中没有截断的所有行

df.show(df.count(), False)

【讨论】：

我问过之前的回答者同样的问题：这是否会导致df 被收集两次？
@javadba 是的，我认为 count() 将通过 df 一次，而 show() 将收集 df 两次。
作为替代方案，您可以将一个非常大的数字作为第一个参数而不是 df.count()，以节省持久化的要求。例如，如果 df 的行数是 1000，你可以做 df.show(1000000, false) 并且它会工作。尝试了以下方法并成功了：scala> println(df.count) res2: Long = 987 scala> df.show(990)

【解决方案4】：

其他解决方案都很好。如果这些是您的目标：

不截断列，
不会丢失行，
快速且
高效

这两行很有用...

    df.persist
    df.show(df.count, false) // in Scala or 'False' in Python

通过持久化，使用persist 或cache 来维护执行器中的临时底层数据帧结构时，计数和显示这两个执行器操作更快、更高效。查看更多关于persist and cache的信息。

【讨论】：

非常好。谢谢！

【解决方案5】：

results.show(20, False) 或 results.show(20, false) 取决于你是否在 Java/Scala/Python 上运行它

【讨论】：

【解决方案6】：

results.show(false) 将显示完整的专栏内容。

显示方法默认限制为20，在false前加一个数字会显示更多行。

【讨论】：

【解决方案7】：

results.show(20,false) 在 Scala 中为我成功了。

【讨论】：

【解决方案8】：

以下答案适用于 Spark Streaming 应用程序。

通过将“truncate”选项设置为 false，您可以告诉输出接收器显示完整的列。

val query = out.writeStream
          .outputMode(OutputMode.Update())
          .format("console")
          .option("truncate", false)
          .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
          .start()

【讨论】：

【解决方案9】：

试试 df.show(20,False)

请注意，如果您不指定要显示的行数，它将显示 20 行，但将执行所有数据帧，这将需要更多时间！

【讨论】：

【解决方案10】：

在Pyspark中我们可以使用

df.show(truncate=False) 这将显示没有截断的列的全部内容。

df.show(5,truncate=False) 这将显示前五行的全部内容。

【讨论】：

【解决方案11】：

试试这个命令：

df.show(df.count())

【讨论】：

试试这个： df.show(some no) 会工作，但 df.show(df.count()) 不会工作 df.count 给出的输出类型 long 不被 df.show( ) 因为它接受整数类型。
示例使用 df.show(2000)。它将检索 2000 行
这是否会导致df 被收集两次？

【解决方案12】：

在Databricks 中，您可以以表格格式可视化数据框。使用命令：

display(results)

看起来像

【讨论】：

【解决方案13】：

在 c# 中，Option("truncate", false) 不会截断输出中的数据。

StreamingQuery query = spark
                    .Sql("SELECT * FROM Messages")
                    .WriteStream()
                    .OutputMode("append")
                    .Format("console")
                    .Option("truncate", false)
                    .Start();

【讨论】：

【解决方案14】：

在 pyspark 中试过这个

df.show(truncate=0)

【讨论】：

【解决方案15】：

我使用的插件 Chrome 扩展效果很好：

[https://userstyles.org/styles/157357/jupyter-notebook-wide][1]

【讨论】：

【解决方案16】：

在 scala 中试试这个：

df.show(df.count.toInt, false)

show 方法接受一个整数和一个布尔值，但 df.count 返回 Long...所以需要类型转换

【讨论】：

【解决方案17】：

PYSPARK

在下面的代码中，df 是数据框的名称。第一个参数是动态显示数据框中的所有行，而不是硬编码一个数值。第二个参数将负责显示完整的列内容，因为该值设置为False。

df.show(df.count(),False)

SCALA

在下面的代码中，df 是数据框的名称。第一个参数是动态显示数据框中的所有行，而不是硬编码一个数值。第二个参数将负责显示完整的列内容，因为该值设置为false。

df.show(df.count().toInt,false)

【讨论】：