在pyspark中展平嵌套的json scala代码答案

【问题标题】：flatten nested json scala code in pyspark在pyspark中展平嵌套的json scala代码
【发布时间】：2021-03-02 11:02:17
【问题描述】：

尝试在 pyspark 中执行以下 scala 代码：

val maxJsonParts = 3 // whatever that number is...
val jsonElements = (0 until maxJsonParts)
                     .map(i => get_json_object($"Payment", s"$$[$i]"))

val newDF = dataframe
  .withColumn("Payment", explode(array(jsonElements: _*)))
  .where(!isnull($"Payment"))

例如，我正在尝试制作一个嵌套列，例如在下面的付款列中：

id	name	payment
1	James	[ {"@id": 1, "currency":"GBP"},{"@id": 2, "currency": "USD"} ]

变成：

id	name	payment
1	James	{"@id": 1, "currency":"GBP"}
1	James	{"@id":2, "currency":"USD"}

表架构：

root
|-- id: integer (nullable = true)
|-- Name: string (nullable = true)   
|-- Payment: string (nullable = true)

我尝试在 Pyspark 中编写此代码，但它只是将嵌套列（付款）变为 null：

lst = [range(0,10)]
jsonElem = [F.get_json_object(F.col("payment"), f"$[{i}]") for i in lst]
bronzeDF = bronzeDF.withColumn("payment2", F.explode(F.array(*jsonElem)))
bronzeDF.show()

非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

pyspark 的界面和scala 的很相似。如果您有任何具体问题，请尝试自己重写并来这里。 “为我写这个，但用 Python”不是 SO 的问题。

标签： python python-3.x scala apache-spark pyspark

【解决方案1】：

这是另一种方法，它允许您根据正确的模式解析给定的 JSON 以生成支付数组。该解决方案基于from_json 函数，该函数允许您将字符串 JSON 解析为结构类型。

from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, ArrayType, StructField
from pyspark.sql.functions import from_json, explode

data = [
  (1, 'James', '[ {"@id": 1, "currency":"GBP"},{"@id": 2, "currency": "USD"} ]'), 
  (2, 'Tonny', '[ {"@id": 3, "currency":"EUR"},{"@id": 4, "currency": "USD"} ]'), 
]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', 'name', 'payment'])

str_schema = 'array<struct<`@id`:int,`currency`:string>>'

# st_schema = ArrayType(StructType([
#                 StructField('@id', IntegerType()),
#                 StructField('currency', StringType())]))

df = df.withColumn("payment", explode(from_json(df["payment"], str_schema)))

df.show()

# +---+-----+--------+
# | id| name| payment|
# +---+-----+--------+
# |  1|James|[1, GBP]|
# |  1|James|[2, USD]|
# |  2|Tonny|[3, EUR]|
# |  2|Tonny|[4, USD]|
# +---+-----+--------+

注意： 如您所见，您可以在模式的字符串表示或ArrayType 之间进行选择。两者都应该产生相同的结果。

【讨论】：

我意识到explode 从字面上做同样的事情:')。我记得我花了几个小时试图找出等效的 pyspark 代码并成功了，而 explode 函数做同样事情的事实却被大大地忽视了

【解决方案2】：

我找到了解决方案：

首先将列转换为字符串类型如下：

bronzeDF = bronzeDF.withColumn("payment2", F.to_json("payment")).drop("payment")

然后可以在列上执行以下代码，将n个嵌套的json对象堆叠为具有相同外键值的单独行：

max_json_parts = 50
lst = [f for f in range(0, max_json_parts, 1)]
jsonElem = [F.get_json_object(F.col("payment2"), f"$[{i}]") for i in lst]
bronzeDF = bronzeDF.withColumn("payment2", F.explode(F.array(*jsonElem))).where(F.col("payment2").isNotNull())

然后转换回具有定义架构的结构，并将对象键分解为单独的列：

bronzeDF = bronzeDF.withColumn("temp", F.from_json("payment2", jsonSchemaPayment)).select("*", "temp.*").drop("payment2")

【讨论】：