pyspark中 df有一个字段是嵌套json形式 需要把这个字段中嵌套json内部的一个数值按行级别转化出来 形成一个新的字段存到df中 用pyspark代码演示

在Pyspark中，处理嵌套JSON结构并提取其中的数据通常涉及到序列化、解析以及转换。假设你有一个名为`data`的DataFrame，其中有一个名为`nested_json`的字段，其值为嵌套的JSON。你可以使用`from_json`函数将JSON字符串转换为DataFrame，然后再次转换回Series，最后将结果插入新的列。这里是一个示例：

from pyspark.sql.functions import from_json, struct, col, explode

# 假设df有以下结构
df = spark.createDataFrame([(1, '{"nested_json": {"items": [{"value": 5}, {"value": 10}]}')], ['id', 'nested_json'])

# 定义JSON schema，如果已知可以直接使用，如果不知道可以尝试从样本数据推断
schema = json_schema if you_have_the_schema else df.select(from_json(df['nested_json'], '$.items').alias('item')).select(from_json('item', '$.value').cast('integer').alias('value')).first().dataType

# 解析嵌套的JSON并提取value字段
parsed_df = df.withColumn('values', from_json(col('nested_json'), schema)).selectExpr('id', 'explode(struct(values)) as value')

# 结果DataFrame将会包含原始id列和新列values，其中每个元素都是原嵌套JSON中items的value
final_df = parsed_df.select('id', 'value')

在这个例子中，`explode`函数用于展开序列，`struct`用于创建一个临时的元组，然后通过`from_json`函数逐层解析嵌套的JSON。