pyspark把df中一个字符串字段改成嵌套json格式 要利用schema

Pyspark 中将 DataFrame 的一个字符串字段转换成嵌套 JSON 格式通常需要通过 `from_json` 函数以及对数据结构的明确 schema 定义。首先，你需要将字符串解析为字典，然后创建一个 Spark SQL 数据类型的 schema 来描述这个结构。

以下是一个简单的步骤示例：

1. **数据准备**：假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `data_string` 的字符串列，该列内容是你想要转换为 JSON 的数据。

from pyspark.sql.functions import from_json

# 假设 df 是这样的：
# +---------+
# |data_string|
# +---------+
# |{"name": "John", "age": 30}|
# |{"city": "New York"}|
# +---------+

2. **定义 schema**：先确定嵌套 JSON 字符串的结构，并用 PySpark 的 `StructType` 表达出来。

import pyspark.sql.types as T

# 假设 JSON 结构是 {'name': StringType(), 'age': IntegerType()} 或者 {'city': StringType()}
nested_schema = T.StructType([
    T StructField('name', T.StringType()),
    T StructField('age', T.IntegerType())  # 如果存在年龄字段
])

3. **转换数据**：使用 `from_json` 函数并指定 schema 将字符串字段转换为 JSON。

json_df = df.withColumn(
    'parsed_data',
    from_json(df['data_string'], nested_schema)
)

现在 `json_df` 中的 `parsed_data` 列就是嵌套的 JSON 格式了。