get_json_object

JSON-objektumot nyer ki egy json-sztringből a megadott json path alapján, és visszaadja a kinyert json objektum json-sztringét. Null értéket ad vissza, ha a bemeneti json-sztring érvénytelen.

Szemantika

from pyspark.sql import functions as sf

sf.get_json_object(col, path)

Paraméterek

Paraméter	Típus	Description
col	pyspark.sql.Column vagy str	Sztringoszlop json formátumban.
path	str	A kinyerni kívánt json-objektum elérési útja.

Visszatérítések

pyspark.sql.Column: adott JSON-objektumérték sztring-ábrázolása.

Példák

1. példa: JSON-objektum kinyerása json-sztringből

from pyspark.sql import functions as sf
data = [("1", '''{"f1": "value1", "f2": "value2"}'''), ("2", '''{"f1": "value12"}''')]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "jstring"))
df.select(df.key,
    sf.get_json_object(df.jstring, '$.f1').alias("c0"),
    sf.get_json_object(df.jstring, '$.f2').alias("c1")
).show()

+---+-------+------+
|key|     c0|    c1|
+---+-------+------+
|  1| value1|value2|
|  2|value12|  NULL|
+---+-------+------+

2. példa: JSON-objektum kinyerása json tömbből

from pyspark.sql import functions as sf
data = [
("1", '''[{"f1": "value1"},{"f1": "value2"}]'''),
("2", '''[{"f1": "value12"},{"f2": "value13"}]''')
]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "jarray"))
df.select(df.key,
    sf.get_json_object(df.jarray, '$[0].f1').alias("c0"),
    sf.get_json_object(df.jarray, '$[1].f2').alias("c1")
).show()

+---+-------+-------+
|key|     c0|     c1|
+---+-------+-------+
|  1| value1|   NULL|
|  2|value12|value13|
+---+-------+-------+

df.select(df.key,
    sf.get_json_object(df.jarray, '$[*].f1').alias("c0"),
    sf.get_json_object(df.jarray, '$[*].f2').alias("c1")
).show()

+---+-------------------+---------+
|key|                 c0|       c1|
+---+-------------------+---------+
|  1|["value1","value2"]|     NULL|
|  2|          "value12"|"value13"|
+---+-------------------+---------+