pyspark中 df中有一个字符串字段 要对这个字段进行复制 并把复制后的字段用schema改成嵌套json形式 要用pyspark代码演示

在PySpark中，如果你想从DataFrame的某个字符串字段创建一个副本，并将其转换为嵌套的JSON形式，你可以使用`from_json`函数和一些数据操作。这里是一个简单的例子：

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

# 假设df是一个包含名为"original_field"的字符串类型的DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "{'name': 'Alice', 'age': 30}"), (2, "{'name': 'Bob', 'age': 35}"), (3, "{'name': 'Charlie', 'age': 40}")], ["id", "original_field"])

# 步骤1：创建一个新的字段作为原始字段的副本
new_field = df.withColumn("copy_field", col("original_field"))

# 步骤2：将新字段解析为JSON结构
schema = StructType([StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in new_field.select(from_json(col("copy_field").cast("string"), StructType.fromJson(new_field.printSchema())).columns)])
converted_df = new_field.select(from_json(col("copy_field").cast("string"), schema).alias("nested_json"))

# 结果df将会有一个新的列"nested_json"，其中包含了嵌套的JSON结构
converted_df.show(truncate=False)