对于JSON数据类型的列,使用相关的集合函数将JSON字符串转换成struct(结构体)数据类型。主要的函数是from_json()、get_json_object()和to_json()。一旦JSON字符串被转换为PySpark struct数据类型,就可以轻松地提取这些值。下面的代码演示了from_json()和to_json()函数的示例。 首先构造一个带有JSON字符串内容的DataF...
readUser = jsonDF.withColumn('Exp_Results',F.explode('results')).select('Exp_Results.user.name.*') readUser.show(truncate=False) 4. CSV文件包含json 将读取带有选项(“ multiLine”,“ true”)的CSV文件以获取多行JSON格式,而选项(“ escape”,“ \””)忽略JSON内容中的“(上图的信息”列)。
df.withColumn("col3",explode(from_json("col1"))) 但是,我不知道如何分解,因为我需要两列而不是一列,并且需要模式。 注意,我可以使用json_dumps修改响应,只返回字符串的响应片段或。。。 [{to=Sam, position=guard}, {to=John, position=center}, {to=Andrew, position=forward}]}] 如果您像前面提到...
concat_df.select(expr(‘length(id_pur)’)).show(5) # 返回’ id_pur '列的长度 列元素查询操作,列的类型为column,它可以使用pyspark.sql.Column中的所有方法 df.columns #获取df中的列名,注意columns后面没有括号 select()#选取某一列或某几列数据 例:df.select(“name”) #使用select返回的是dataframe...
在Pyspark中动态读取JSON文件 我想读取json文件。现在,我正在做以下逻辑,这不是动态的。 df = spark.read.option("multiline", True).json(loc) df = df.select("data.*", "event.*", "resource_id", "resource_kind", "resource_uri") 我将不得不多次写入column.*,因为该文件嵌套严重,它有多个...
(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ ...
pyspark.sql.Column DataFrame中的列 pyspark.sql.Row DataFrame数据的行 pyspark.sql.HiveContext 访问Hive数据的主入口 pyspark.sql.GroupedData 由DataFrame.groupBy()创建的聚合方法集 pyspark.sql.DataFrameNaFunctions 处理丢失数据(空数据)的方法 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions 统计功能的方法 ...
首先,我们需要使用select方法选择包含MapType列的DataFrame,并通过explode方法将MapType列拆分为多行,其中每行只包含一个键值对。 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.functions import explode df = df.select("MapTypeColumn").select(explode("MapTypeColumn").alias("key", "value")) 然后,我们可以使用pivot...
#将DataFrame转变成RDD[str],每个str为json格式 df.toJSON().first() '{"age":2,"name":"Alice"}' #从第一个不为null的column中获取内容 df.select( col("site"), col("query"), coalesce(col("COL1"), col("COL2")).alias("cat")) ...
我正在尝试将具有此结构的文档映射到dataframe。| | |-- Tag.value : "1234" |-- version: 1.5 通过使用explode_outer分解数组,展平结构并使用.col + alias重命名,数据帧将如下所示: df = df.withColumn("Tag",F.explode_outer("Tag")) dfpass ...