일부 샘플 json으로 중첩 된 json을 구문 분석하려고합니다. 아래는 인쇄 스키마입니다.
|-- batters: struct (nullable = true)
| |-- batter: array (nullable = true)
| | |-- element: struct (containsNull = true)
| | | |-- id: string (nullable = true)
| | | |-- type: string (nullable = true)
|-- id: string (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)
|-- ppu: double (nullable = true)
|-- topping: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- id: string (nullable = true)
| | |-- type: string (nullable = true)
|-- type: string (nullable = true)
타자를 폭발시키고, 따로 토핑하고 결합하려고합니다.
df_batter = df_json.select("batters.*")
df_explode1= df_batter.withColumn("batter", explode("batter")).select("batter.*")
df_explode2= df_json.withColumn("topping", explode("topping")).select("id",
"type","name","ppu","topping.*")
두 데이터 프레임을 결합 할 수 없습니다.
단일 쿼리를 사용하여 시도
exploded1 = df_json.withColumn("batter", df_batter.withColumn("batter",
explode("batter"))).withColumn("topping", explode("topping")).select("id",
"type","name","ppu","topping.*","batter.*")
그러나 오류가 발생하면 친절하게 해결하도록 도와주세요. 감사
당신은 기본적으로이 함께 사용 반환 구조체의 병합 된 배열을 . 이 시도. 나는 테스트하지 않았지만 작동합니다.explodearrays arrays_zip
from pyspark.sql import functions as F
df_json.select("id","type","name","ppu","topping","batters.*")\
.withColumn("zipped", F.explode(F.arrays_zip("batter","topping")))\
.select("id","type","name","ppu","zipped.*").show()
당신은 또한 그것을 할 수 있습니다 one by one:
from pyspark.sql import functions as F
df1=df_json.select("id","type","name","ppu","topping","batters.*")\
.withColumn("batter", F.explode("batter"))\
.select("id","type","name","ppu","topping","batter")
df1.withColumn("topping", F.explode("topping")).select("id","type","name","ppu","topping.*","batter.*")
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