我有一个CSV文件，例如：
col1,col2,col3,col4
"A,B","C", D"
我想将其作为Spark中的数据帧读取，其中每个字段的值都与CSV中写的完全一样（我想将该"字符视为常规字符，然后像其他任何字符一样复制它）。
预期产量：
+----+----+----+----+
|col1|col2|col3|col4|
+----+----+----+----+
| "A| B"| "C"| D"|
+----+----+----+----+
我得到的输出：
+----+----+----+----+
|col1|col2|col3|col4|
+----+----+----+----+
| A,B| C| D"|null|
+----+----+----+----+
在pyspark中，我正在这样阅读：
dfr = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true")
我知道如果我添加这样的选项：
dfr.option("quote", "\u0000")
在上面的示例中，我得到了预期的结果，因为char的功能'"'现在由完成'\u0000'，但是如果我的CSV文件包含'\u0000'char，那么我也会得到错误的结果。
因此，我的问题是：如何禁用引号选项，以便没有字符像引号一样起作用？
我的CSV文件可以包含任何字符，我希望将所有字符（逗号除外）简单地复制到它们各自的数据帧单元中。我想知道是否有一种方法可以使用转义选项来完成此任务。
从pyspark.sql.DataFrameReader.csv（重点为我的）文档中：
quote –设置用于转义带引号的值的单个字符，其中分隔符可以是值的一部分。如果设置为None，则使用默认值“。如果要关闭引号，则需要设置一个空字符串。
dfr = spark.read.csv(
path="path/to/some/file.csv",
header="true",
inferSchema="true",
quote=""
)
dfr.show()
#+----+----+----+----+
#|col1|col2|col3|col4|
#+----+----+----+----+
#| "A| B"| "C"| D"|
#+----+----+----+----+
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