如何在PySpark中转换数据框列中的JSON字符串？

在PySpark中，可以使用from_json函数将数据框列中的JSON字符串转换为结构化的数据。from_json函数需要两个参数：要转换的JSON字符串列和目标数据结构的模式。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据框
data = [("John", '{"age": 30, "city": "New York"}'),
        ("Alice", '{"age": 25, "city": "San Francisco"}')]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "json_string"])

# 定义目标数据结构的模式
schema = StructType([
    StructField("age", StringType()),
    StructField("city", StringType())
])

# 使用from_json函数转换JSON字符串列
df = df.withColumn("json_struct", from_json(df.json_string, schema))

# 显示转换后的数据框
df.show(truncate=False)

输出结果如下：

+-----+-------------------+----------------+
|name |json_string        |json_struct     |
+-----+-------------------+----------------+
|John |{"age": 30, "city": "New York"}|{30, New York}  |
|Alice|{"age": 25, "city": "San Francisco"}|{25, San Francisco}|
+-----+-------------------+----------------+

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中转换数据框列中的JSON字符串，可以帮助我们将非结构化的数据转换为结构化的数据，方便后续的数据分析和处理。这在处理日志数据、传感器数据等场景中非常有用。

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