基于指定的 json path 从 json 字符串中提取 json 对象，并返回提取的 json 对象的 json 字符串。 如果输入 json 字符串无效，它将返回 null。
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.get_json_object(col, path)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
json 格式的字符串列。 |
path |
str | 要提取的 json 对象的路径。 |
退货
pyspark.sql.Column：给定 JSON 对象值的字符串表示形式。
例子
示例 1：从 json 字符串中提取 json 对象
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|
+---+-------+------+
示例 2：从 json 数组中提取 json 对象
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"|
+---+-------------------+---------+