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:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, from_json
from pyspark.sql.types import StringType, StructType
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
json_schema = StructType().add("json_column", StringType())
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True)
json_df = df.select("json_column")
from_json
函数将JSON列解析为结构化的DataFrame:parsed_df = json_df.withColumn("parsed_json", from_json(col("json_column"), json_schema))
result_df = parsed_df.select("parsed_json.property1", "parsed_json.property2", ...)
na.drop()
函数: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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