from_json是PySpark中的一个函数,它用于将JSON字符串解析为结构化的DataFrame。它接受两个参数:要解析的JSON字符串和一个包含模式信息的字符串。模式信息描述了JSON字符串的结构,包括字段名称和数据类型。 使用from_json函数可以将无名称的ArrayType的JSON字符串解析为DataFrame。无名称的ArrayType表示JSON字符串中的数...
在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名和JSON字符串列的数据框。然后,我们定义了目标数据结构的模式,其中包含了"age"和"city"两个字段。接下来,我们使用from_json函数将JSON字符串列转换为结构化的数据,并将结果存储在新的列"json_struct"中。最后,我们显示了转换后的数据框。 在PySpark中转换数据框列...
return (pd.DataFrame(dic_col)) df.apply(add_json).show(10) 但这给出了错误“DataFrame”对象没有属性“apply”胡子哥哥 浏览162回答2 2回答 江户川乱折腾 您可以通过将简单引号替换为双引号来首先转换为 JSON 字符串,然后使用 from_json将其转换为结构列或映射列。如果您知道该词典的模式,则可以按如下方式...
nullable –布尔值,该字段是否可以为null(无)。 元数据 –从字符串到简单类型的字典,可以自动转换为JSON内部 1. 2. 3. 4. fromInternal(obj) 将内部SQL对象转换为本地Python对象。 fromJson(json) jsonValue() needConversion() 此类型是否需要在Python对象和内部SQL对象之间进行转换。这用于避免对ArrayType / ...
33%44%22%加载JSON文件解析JSON数据数据处理 步骤一:加载JSON文件 在解析JSON数据之前,我们需要首先加载JSON文件。假设我们有一个名为data.json的JSON文件,它包含了我们要处理的数据。 使用pyspark加载JSON文件的代码如下所示: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName(...
1. Simple JSON: JSON文件 (Simple.json) 代码 frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.config("spark.sql.warehouse.dir","file:///C:/temp").appName("readJSON").getOrCreate()readJSONDF=spark.read.json('Simple.json')readJSONDF.show(truncate=False) ...
from pyspark.sql import functions as F df.select('id', 'point', F.json_tuple('data', 'key1', 'key2').alias('key1', 'key2')).show() 以下是 我的原始帖子: 如果原始表来自 df.show(truncate=False) 并且因此 data 字段不是 python 数据结构,那么这很可能是 错误 的。 由于您已将数据...
pyspark 通过 json 字符串 创建DataFrame 1、开发环境 python版本:3.6 spark版本:2.3.1 pyspark:2.3.1 2、脚本 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext from pyspark.sql.types import * ####1、从json文件读取数据,并直接生成DataFrame### path ...
pyspark 通过 json 字符串 创建DataFrame 1、开发环境 python版本:3.6 spark版本:2.3.1 pyspark:2.3.1 2、脚本 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext from pyspark.sql.types import * ####1、从json文件读取数据,并直接生成DataFrame### path ...
pyspark支持查看json文件 [{"name":"Michael","age":12},{"name":"Andy","age":13},{"name":"Justin","age":8}] 1-show.py frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建spark会话(连接)spark=SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate()# 获取people.json里的数据# option("multiline","true...