结果。Show (20, false)不会截断。检查来源

20是在不带任何参数的情况下调用show()时显示的默认行数。

如果输入results.show(false)，结果将不会被截断

试试这个命令:

df.show(df.count())

下面的代码将有助于查看所有行，而不会截断每列

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

其他的解都很好。如果这些是你的目标:

没有列的截断， 没有行损失， 快, 非常高效。

这两行很有用……

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

通过持久化，当使用持久化或缓存来维护执行器内部的临时底层数据帧结构时，执行器的两个操作count和show会更快更有效。请参阅有关持久化和缓存的更多信息。

结果。show(20, False)或结果。错误的显示(20日) 这取决于你是在Java/Scala/Python上运行它

Results.show (false)将显示完整的列内容。

Show方法默认限制为20行，在false前添加数字将显示更多行。

results.show(20,false)在Scala中为我做到了这一点。

在Databricks中，您可以以表格格式可视化数据帧。使用命令:

display(results)

它看起来就像

我使用插件Chrome扩展工作得很好:

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

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除外。count返回Long…所以需要类型铸造

在c#选项中("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();

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()

在pyspark中尝试过

df.show(truncate=0)

皮斯帕克

在下面的代码中，df是dataframe的名称。第一个参数是动态显示数据帧中的所有行，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，因为该值被设置为False。

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

规模

在下面的代码中，df是dataframe的名称。第一个参数是动态显示数据帧中的所有行，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，因为该值被设置为false。

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

试一试 假df.show(20日)

注意，如果您没有指定要显示的行数，它将显示 20行，但将执行所有的数据框架，这将花费更多的时间!

在Pyspark中我们可以使用

df.show(truncate=False)这将显示列的完整内容而不进行截断。

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

用Spark python的方式，记住:

如果你必须从数据帧中显示数据，使用show(truncate=False)方法。 否则，如果你必须从流数据帧视图(结构化流)显示数据，使用writeStream.format("console")。option("truncate"， False).start()方法

希望它能帮助到一些人。