DataFrame.to_CSV引发错误&#39；[Errno 2]没有这样的文件或目录&#39；

DataFrame.to_csv throws error #39;[Errno 2] No such file or directory#39;(DataFrame.to_CSV引发错误#39；[Errno 2]没有这样的文件或目录#39；)

问题描述

我正在尝试将DataFrame写入.csv文件：

now = datetime.datetime.now()
date = now.strftime("%Y-%m-%d")

enrichedDataDir = "/export/market_data/temp"
enrichedDataFile = enrichedDataDir + "/marketData_optam_" + date + ".csv"

dbutils.fs.ls(enrichedDataDir)
df.to_csv(enrichedDataFile, sep='; ')

这会引发以下错误

Ioerror：[Errno 2]没有这样的文件或目录： ‘/export/market_data/temp/marketData_optam_2018-10-12.csv’

但当我这样做时

dbutils.fs.ls(enrichedDataDir)

Out[72]: []

没有错误！当我转到目录级别(更高一级)时：

enrichedDataDir = "/export/market_data"
dbutils.fs.ls(enrichedDataDir)

Out[74]: 
[FileInfo(path=u'dbfs:/export/market_data/temp/', name=u'temp/', size=0L)
 FileInfo(path=u'dbfs:/export/market_data/update/', name=u'update/', size=0L)]

这也行得通。这对我来说意味着我真的有我想要访问的所有文件夹。但我不知道.to_csv选项会抛出错误。我也检查了权限，都很好！

推荐答案

主要问题是，我使用Microsoft Azure Datalake Store来存储那些.csv文件。无论出于何种原因，都无法通过df.to_csv写入Azure Datalake存储区。

由于我尝试使用df.to_csv，我使用的是Pandas DataFrame而不是Spark DataFrame。

我更改为

from pyspark.sql import *

df = spark.createDataFrame(result,['CustomerId', 'SalesAmount'])

然后通过以下行写入CSV

from pyspark.sql import *

df.coalesce(2).write.format("csv").option("header", True).mode("overwrite").save(enrichedDataFile) 

而且很管用。

这篇关于DataFrame.to_CSV引发错误&#39；[Errno 2]没有这样的文件或目录&#39；的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！