我使用spark-csv加载数据到一个DataFrame。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()

山坳似乎被截断了:

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:...|
|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:...|
|2015-11-06 07:15:...|
|2015-11-16 07:15:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
|2015-11-16 07:21:...|
+--------------------+

如何显示列的全部内容?


当前回答

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!

其他回答

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)

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

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

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

我使用插件Chrome扩展工作得很好:

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