pyspark 数据框中是否有类似于 pandas.io.json.json_normalize 的函数答案

【问题标题】：Is there a function in pyspark dataframe that is similar to pandas.io.json.json_normalizepyspark 数据框中是否有类似于 pandas.io.json.json_normalize 的函数
【发布时间】：2020-05-09 05:33:12
【问题描述】：

我想执行类似于 pandas.io.json.json_normalize 的操作是 pyspark 数据帧。 spark中是否有等价的功能？

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.io.json.json_normalize.html

【问题讨论】：

标签： python json pandas pyspark pyspark-dataframes

【解决方案1】：

Spark 有类似的功能explode()，但并不完全相同。

这里是爆炸在非常高的水平上的工作原理。

>>> from pyspark.sql.functions import explode, col

>>> data = {'A': [1, 2]}

>>> df = spark.createDataFrame(data)

>>> df.show()
 +------+
 |     A|
 +------+
 |[1, 2]|
 +------+

>>> df.select(explode(col('A')).alias('normalized')).show()
+----------+
|normalized|
+----------+
|         1|
|         2|
+----------+

另一方面，您可以使用以下方法将 Spark DataFrame 转换为 Pandas DataFrame：

spark_df.toPandas() --> 利用 json_normalize() 然后恢复为 Spark 数据帧。
要恢复为 Spark DataFrame，您可以使用 spark.createDataFrame(pandas_df)。

请注意，这种来回的解决方案并不理想，因为调用 toPandas() 会导致 DataFrame 的所有记录都被收集 (.collect()) 到驱动程序，并且在处理更大的数据集时可能会导致内存错误.

下面的链接提供了有关使用 toPandas() 的更多信息： DF.topandas() throwing error in pyspark

希望这会有所帮助，祝你好运！

【讨论】：

【解决方案2】：

在 PySpark 中没有 json_normalize 的直接对应物。但 Spark 提供了不同的选择。如果您在这样的 Dataframe 中有嵌套对象

one
|_a
|_..
two
|_b
|_..

您可以在 Spark 中选择子列，如下所示：

import pyspark
from pyspark.sql.session import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("stackoverflow demo").getOrCreate()
columns = ['id', 'one', 'two']
vals = [
     (1, {"a": False}, {"b": True}),
     (2, {"a": True}, {"b": False})
]
df = spark.createDataFrame(vals, columns)
df.select("one.a", "two.b").show()
+-----+-----+
|    a|    b|
+-----+-----+
|false| true|
| true|false|
+-----+-----+

如果您使用来自此answer 的递归“展平”函数构建所有嵌套列的展平列表，那么我们将得到一个展平列结构：

columns = flatten(df.schema)
df.select(columns)

【讨论】：