如何在PySpark中将df列[JSON_Format]转换为多个列？

在PySpark中，可以使用from_json函数将包含JSON格式的列转换为多个列。

首先，需要导入相关的模块和函数：

from pyspark.sql.functions import from_json, col
from pyspark.sql.types import StructType

然后，定义一个包含JSON格式的列的DataFrame df：

df = spark.createDataFrame([(1, '{"name":"John","age":30,"city":"New York"}'),
                            (2, '{"name":"Alice","age":25,"city":"San Francisco"}'),
                            (3, '{"name":"Bob","age":35,"city":"Los Angeles"}')],
                           ["id", "JSON_Format"])

接下来，定义一个JSON模式，用于解析JSON格式的列：

json_schema = StructType().add("name", "string").add("age", "integer").add("city", "string")

然后，使用from_json函数将JSON格式的列转换为多个列：

df = df.withColumn("parsed_json", from_json(col("JSON_Format"), json_schema))

最后，可以通过选择新生成的列来查看结果：

df.select("id", "parsed_json.name", "parsed_json.age", "parsed_json.city").show()

以上代码将会输出以下结果：

+---+----+---+-------------+
| id|name|age|         city|
+---+----+---+-------------+
|  1|John| 30|     New York|
|  2|Alice| 25|San Francisco|
|  3| Bob| 35|  Los Angeles|
+---+----+---+-------------+

在这个例子中，我们使用了from_json函数将JSON_Format列解析为name、age和city三个列。这样，我们就可以通过选择新生成的列来访问和操作JSON数据的各个字段。

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