PySpark将对象数组（JSON格式）解析为一列df

我有一个嵌套JSON对象数组，如下所示：

[
  {
    "a": 1,
    "n": {}
  }
]

我想用一列将这个JSON文件（多行）读入spark DataFrame。其中列具有StringType并包含JSON对象：

+----------+
|   json   |
+----------+
| {"a": 1, |
| "n": {}} |
+----------+

我试着做到以下几点：

schema = StructType([StructField("json", StringType(), True)])
spark.read.json('test.json', multiLine=True).show()

但它不起作用。在PySpark中是否有这样做的选项？

我自己找到了解决方案：

json_schema = StructType([
  StructField("json", StringType(), True)
])
df.toJSON().map(lambda x: [x]).toDF(schema=json_schema).show()

---

您应该使用

spark.read.option（'multiline'，True）.text（'test.json'）.show（）

@RameshMaharjan，实际上它将整个数组读入一行。我想把每个对象读入不同的行。你能用示例更新吗？@RameshMaharjan，done这种数据帧有什么用处？之后你将如何进行？