PySpark读取CSV后show()输出含+--+分隔线，如何去除？

df.show()的默认输出是Spark自带的表格格式，那些+--+分隔线是表格边框，和读取CSV时设置的分隔符、编码、inferSchema等参数无关，要去除这些分隔线可以用以下几种方法：

方法1：借助Pandas打印（适合小数据集） #

将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame后打印，Pandas的默认输出没有表格边框：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Enem_ETL").getOrCreate()

df = spark.read.format('csv') \
    .option('header', 'true') \
    .option('inferSchema', 'true') \
    .load(r'C:\Users\GRUPO BARBOSA\Documents\Python\Eng Dados\enem\microdados_enem_2021\DADOS\MICRODADOS_ENEM_2021.csv')

# 转换为Pandas并打印无分隔线结果
df.toPandas().print()

注意：此方法会将全量数据拉到Driver节点内存，大数据集可能导致内存溢出。

方法2：自定义控制台输出格式 #

手动拼接表头和每行数据，用制表符或空格分隔内容：

# 获取表头并打印
headers = df.columns
print("\t".join(headers))

# 遍历每行数据并打印（小数据集适用）
for row in df.collect():
    print("\t".join(map(str, row)))

如果是大数据集，建议限制行数，比如用df.limit(10).collect()只打印前10行，避免内存压力。

方法3：导出为无格式文本文件（适合大数据集） #

如果不需要控制台输出，而是要保存无分隔线的文件，可以通过RDD转换后保存：

# 将每行数据转换为制表符分隔的字符串，保存到指定路径
df.rdd.map(lambda x: "\t".join(map(str, x))).saveAsTextFile("C:/你的输出路径")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gabriel Pedrosa