from_json

JSON dizesini içeren bir sütunu anahtar türü MapType olarak veya StringType belirtilen şemayla bir StructTypeArrayType içine ayrıştırıyor. nullAyrıştırılamayan bir dize durumunda döndürür.

Sözdizimi

from pyspark.sql import functions as sf

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

Parametreler

Parametre	Türü	Description
col	pyspark.sql.Column veya str	JSON biçiminde bir sütun veya sütun adı.
schema	DataType veya str	Json sütununu ayrıştırırken kullanılacak DDL biçimli bir dize ile StructType, StructType ArrayType veya Python dize değişmez değeri.
options	dict, isteğe bağlı	Ayrıştırma denetimi seçenekleri. Json veri kaynağıyla aynı seçenekleri kabul eder.

İade

pyspark.sql.Column: verilen JSON nesnesinden karmaşık türde yeni bir sütun.

Örnekler

Örnek 1: JSON'yi belirtilen şemayla ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType
schema = StructType([StructField("a", IntegerType())])
df = spark.createDataFrame([(1, '''{"a": 1}''')], ("key", "value"))
df.select(sf.from_json(df.value, schema).alias("json")).show()

+----+
|json|
+----+
| {1}|
+----+

Örnek 2: DDL biçimli bir dize ile JSON ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, '''{"a": 1}''')], ("key", "value"))
df.select(sf.from_json(df.value, "a INT").alias("json")).show()

+----+
|json|
+----+
| {1}|
+----+

Örnek 3: JSON'yi MapType'a Ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, '''{"a": 1}''')], ("key", "value"))
df.select(sf.from_json(df.value, "MAP<STRING,INT>").alias("json")).show()

+--------+
|    json|
+--------+
|{a -> 1}|
+--------+

Örnek 4: JSON'yi StructType ArrayType'a Ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StructType, StructField, IntegerType
schema = ArrayType(StructType([StructField("a", IntegerType())]))
df = spark.createDataFrame([(1, '''[{"a": 1}]''')], ("key", "value"))
df.select(sf.from_json(df.value, schema).alias("json")).show()

+-----+
| json|
+-----+
|[{1}]|
+-----+

Örnek 5: JSON'yi ArrayType'a Ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType
schema = ArrayType(IntegerType())
df = spark.createDataFrame([(1, '''[1, 2, 3]''')], ("key", "value"))
df.select(sf.from_json(df.value, schema).alias("json")).show()

+---------+
|     json|
+---------+
|[1, 2, 3]|
+---------+

Örnek 6: JSON'yi belirtilen seçeneklerle ayrıştırma

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, '''{a:123}'''), (2, '''{"a":456}''')], ("key", "value"))
parsed1 = sf.from_json(df.value, "a INT")
parsed2 = sf.from_json(df.value, "a INT", {"allowUnquotedFieldNames": "true"})
df.select("value", parsed1, parsed2).show()

+---------+----------------+----------------+
|    value|from_json(value)|from_json(value)|
+---------+----------------+----------------+
|  {a:123}|          {NULL}|           {123}|
|{"a":456}|           {456}|           {456}|
+---------+----------------+----------------+