StructType、ArrayType、MapType、またはVariantTypeを含む列を JSON 文字列に変換します。 サポートされていない型の場合は、例外をスローします。
構文
from pyspark.sql import functions as sf
sf.to_json(col, options=None)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
構造体、配列、マップ、またはバリアント オブジェクトを含む列の名前。 |
options |
dict、省略可能 | 変換を制御するオプション。 JSON データソースと同じオプションを受け入れます。 さらに、この関数は、美しい JSON 生成を可能にする pretty オプションをサポートしています。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: 文字列列としての JSON オブジェクト。
例示
例 1: StructType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql import Row
data = [(1, Row(age=2, name='Alice'))]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(df.value).alias("json")).show(truncate=False)
+------------------------+
|json |
+------------------------+
|{"age":2,"name":"Alice"}|
+------------------------+
例 2: ArrayType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql import Row
data = [(1, [Row(age=2, name='Alice'), Row(age=3, name='Bob')])]
df = spark.createDataFrame(data, ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(df.value).alias("json")).show(truncate=False)
+-------------------------------------------------+
|json |
+-------------------------------------------------+
|[{"age":2,"name":"Alice"},{"age":3,"name":"Bob"}]|
+-------------------------------------------------+
例 3: MapType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, {"name": "Alice"})], ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(df.value).alias("json")).show(truncate=False)
+----------------+
|json |
+----------------+
|{"name":"Alice"}|
+----------------+
例 4: VariantType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, '{"name": "Alice"}')], ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(sf.parse_json(df.value)).alias("json")).show(truncate=False)
+----------------+
|json |
+----------------+
|{"name":"Alice"}|
+----------------+
例 5: 入れ子になった MapType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, [{"name": "Alice"}, {"name": "Bob"}])], ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(df.value).alias("json")).show(truncate=False)
+---------------------------------+
|json |
+---------------------------------+
|[{"name":"Alice"},{"name":"Bob"}]|
+---------------------------------+
例 6: 単純な ArrayType 列を JSON に変換する
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, ["Alice", "Bob"])], ("key", "value"))
df.select(sf.to_json(df.value).alias("json")).show(truncate=False)
+---------------+
|json |
+---------------+
|["Alice","Bob"]|
+---------------+
例 7: 指定したオプションを使用した JSON への変換
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql("SELECT (DATE('2022-02-22'), 1) AS date")
json1 = sf.to_json(df.date)
json2 = sf.to_json(df.date, {"dateFormat": "yyyy/MM/dd"})
df.select("date", json1, json2).show(truncate=False)
+---------------+------------------------------+------------------------------+
|date |to_json(date) |to_json(date) |
+---------------+------------------------------+------------------------------+
|{2022-02-22, 1}|{"col1":"2022-02-22","col2":1}|{"col1":"2022/02/22","col2":1}|
+---------------+------------------------------+------------------------------+