schema = T.ArrayType(T.StructType([ T.StructField('to', T.StringType()), T.StructField('position', T.StringType()) ])) (df .withColumn('temp', F.explode(F.from_json('col1', schema=schema))) .select( F.col('col2'), F.col('temp.to').alias('col3'), F.col('temp.posit...
正如@pault 所建议的,数据字段是 string 字段。由于行中的 JSON 字符串中的键相同(即“key1”、“key2”),您还可以使用 json_tuple() (此功能是基于文档的 1.6 版中的新增功能) from pyspark.sql import functions as F df.select('id', 'point', F.json_tuple('data', 'key1', 'key2').alias(...
StructField("day", StringType(), True), StructField("tasks", ArrayType(StringType()), True) ]) # 使用from_json来转换JSON string todosDF = todoStrDF \ .select(from_json("todos_str",todoSchema).alias("todos")) # todos是一个struct数据类型,包含两个字段:day 和 tasks todosDF.printSchem...
| | |-- address_line_1: string (nullable = true) | | |-- address_line_2: string (nullable = true) | | |-- country: string (nullable = true) | | |-- locality: string (nullable = true) | | |-- po_box: string (nullable = true) | | |-- postal_code: string (nullable ...
from pyspark.sql import functions as F df11 = df.select("Contract") df11.withColumn("Contract_d",F.explode(F.split(df11.Contract,"-"))).show(5) 1. 2. 3. 对于分隔符不唯一的会造成这种情况。 3.2.4统计的操作 df.stat.freqItems([“tenure”, “gender”], 0.4).show() # 频数统计与筛...
我创建了一个示例 JSON 数据集来匹配该模式: {"ClientNum":"abc123","Filters":[{"Op":"foo","Type":"bar","Val":"baz"}]} select(s.col("ClientNum"),s.col("Filters").cast(StringType)).show(false) +---+---+ |ClientNum|Filters | +---+---...
dataframe，它的列如下：我们在使用JSON格式时，如果只是处理简单的协议，可以依据JSON格式，通过对字符串...
kafka=kafka.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data") ).select(explode("data").alias("data") ).selectExpr("data.home","data.room","data.operation", "data.time" )
6.explode返回给定数组或映射中每个元素的新行 7.create_map创建map 8.to_json转换为字典 9.expr 将...
StructField('user_id', StringType()), ... ]) spark.read.option('delimiter','\t').csv(path, header=False, schema=schema).cache() ### 常用于读取原始日志json格式 def extract_info(row): try: row = json.loads(row) event_obj = row.get("event_info", "") if...