将 PySpark 数据帧转换为 JSON，每列作为键答案

【问题标题】：Convert PySpark data frame to JSON with each column as a key将 PySpark 数据帧转换为 JSON，每列作为键
【发布时间】：2019-12-18 09:29:16
【问题描述】：

我正在处理PySpark。我有一个数据框，我需要将其转储为 JSON 文件，但 JSON 文件应具有以下格式，例如 -

{"Column 1": [9202, 9202, 9202, ....], "Column 2": ["FEMALE", "No matching concept", "MALE", ....]}

所以每列应该有 1 个键，对应的值应该有该列中所有值的列表

我尝试将其转换为 Pandas 数据框，然后转换为 dict，然后将其作为 JSON 转储并成功执行此操作，但由于数据量非常大，我想直接在 PySpark 数据框上执行

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql databricks

【解决方案1】：

一种方法是在写入 JSON 之前将每个列的值收集为数组。试试这个：

column_arrays = [collect_list(c).alias(c) for c in df.columns]
df2 = df.groupBy().agg(*column_arrays)

df2.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("/path")

【讨论】：

【解决方案2】：

L = []
for j in range(0, len(df.columns)):
        arr = []
        for i in range(0, df.count()):
                arr.append(df.collect()[i][j])
        L.append(arr)
columns = df.columns

data_dict = dict(zip(columns, L))
print(data_dict)

【讨论】：