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当一些json类型的列具有一些空属性时,如何避免PySpark from_json在csv读取时返回整个空行

在PySpark中,当一些JSON类型的列具有一些空属性时,可以通过以下步骤避免使用from_json函数在CSV读取时返回整个空行:

  1. 首先,确保你已经导入了必要的PySpark模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, from_json
from pyspark.sql.types import StringType, StructType
  1. 创建一个SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 定义CSV文件的模式(schema),包括JSON列的结构和数据类型:
代码语言:txt
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json_schema = StructType().add("json_column", StringType())
  1. 读取CSV文件为DataFrame,并选择包含JSON列的列:
代码语言:txt
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df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True)
json_df = df.select("json_column")
  1. 使用from_json函数将JSON列解析为结构化的DataFrame:
代码语言:txt
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parsed_df = json_df.withColumn("parsed_json", from_json(col("json_column"), json_schema))
  1. 选择解析后的JSON列中的属性:
代码语言:txt
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result_df = parsed_df.select("parsed_json.property1", "parsed_json.property2", ...)
  1. 如果你想过滤掉具有空属性的行,可以使用na.drop()函数:
代码语言:txt
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filtered_df = result_df.na.drop()

这样,你将得到一个包含解析后的JSON属性的DataFrame,并且不会返回整个空行。

请注意,以上代码示例中的path/to/csv/file.csv应替换为你实际的CSV文件路径。另外,如果你的JSON列具有不同的结构,你需要相应地调整json_schema的定义和parsed_df.select()中的属性选择。

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