Python pyspark schema_of_json用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.sql.functions.schema_of_json 的用法。

用法: pyspark.sql.functions.schema_of_json(json, options=None)

解析 JSON 字符串並以 DDL 格式推斷其架構。

2.4.0 版中的新函數。

參數：

json： Column 或 str: JSON 字符串或包含 JSON 字符串的可折疊字符串列。
options：字典，可選: 控製解析的選項。接受與 JSON 數據源相同的選項。請參閱您使用的版本中的Data Source Option。

在 3.0 版中更改：它接受options控製模式推斷的參數。

例子：

>>> df = spark.range(1)
>>> df.select(schema_of_json(lit('{"a": 0}')).alias("json")).collect()
[Row(json='STRUCT<`a`: BIGINT>')]
>>> schema = schema_of_json('{a: 1}', {'allowUnquotedFieldNames':'true'})
>>> df.select(schema.alias("json")).collect()
[Row(json='STRUCT<`a`: BIGINT>')]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.sql.functions.schema_of_json。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。