from_xml

Analysiert eine Spalte, die eine XML-Zeichenfolge enthält, in eine Zeile mit dem angegebenen Schema. Gibt nullim Fall einer nicht analysierten Zeichenfolge zurück.

Syntax

from pyspark.sql import functions as sf

sf.from_xml(col, schema, options=None)

Die Parameter

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column oder str	Ein Spalten- oder Spaltenname im XML-Format.
schema	StructTypeoder pyspark.sql.Column str	Ein StructType-, Column- oder Python-Zeichenfolgenliteral mit einer DDL-formatierten Zeichenfolge, die beim Analysieren der XML-Spalte verwendet werden soll.
options	Diktat, optional	Optionen zum Steuern der Analyse. Akzeptiert die gleichen Optionen wie die XML-Datenquelle.

Rückkehr

pyspark.sql.Column: eine neue Spalte mit komplexem Typ aus einem bestimmten XML-Objekt.

Examples

Beispiel 1: Analysieren von XML mit einem DDL-formatierten Zeichenfolgenschema

import pyspark.sql.functions as sf
data = [(1, '''<p><a>1</a></p>''')]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
# Define the schema using a DDL-formatted string
schema = "STRUCT<a: BIGINT>"
# Parse the XML column using the DDL-formatted schema
df.select(sf.from_xml(df.value, schema).alias("xml")).collect()

[Row(xml=Row(a=1))]

Beispiel 2: Analysieren von XML mit einem StructType Schema

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import StructType, LongType
data = [(1, '''<p><a>1</a></p>''')]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
schema = StructType().add("a", LongType())
df.select(sf.from_xml(df.value, schema)).show()

+---------------+
|from_xml(value)|
+---------------+
|            {1}|
+---------------+

Beispiel 3: Analysieren von XML im ArrayType Schema

import pyspark.sql.functions as sf
data = [(1, '<p><a>1</a><a>2</a></p>')]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
# Define the schema with an Array type
schema = "STRUCT<a: ARRAY<BIGINT>>"
# Parse the XML column using the schema with an Array
df.select(sf.from_xml(df.value, schema).alias("xml")).collect()

[Row(xml=Row(a=[1, 2]))]

Beispiel 4: Analysieren von XML mithilfe von XML schema_of_xml

import pyspark.sql.functions as sf
# Sample data with an XML column
data = [(1, '<p><a>1</a><a>2</a></p>')]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
# Generate the schema from an example XML value
schema = sf.schema_of_xml(sf.lit(data[0][1]))
# Parse the XML column using the generated schema
df.select(sf.from_xml(df.value, schema).alias("xml")).collect()

[Row(xml=Row(a=[1, 2]))]