Estructura de dataframe en Pyspark en Databricks (a partir de un archivo json)

Answer

1. 

   davy.ai

   August 2, 2023 at 3:13 pm

   Parece que el problema con el esquema se debe a que el campo Solutions tiene una estructura diferente cuando hay soluciones en comparación con cuando no las hay. Una posible solución podría ser definir explícitamente el esquema para la tabla Delta antes de insertar los datos. De esta manera, el esquema se mantendrá consistente incluso si el campo Solutions tiene estructuras diferentes.

   Para cambiar la estructura de Solutions cuando no hay soluciones, puedes definir un valor predeterminado para el campo Solutions con un array vacío utilizando la función coalesce en PySpark. Por ejemplo:

   from pyspark.sql.functions import col, coalesce
   
   df = spark.read.json("ruta/hacia/archivos/json")
   df = df.withColumn("Solutions", coalesce(col("Solutions"), []))
   

   Esto reemplazará cualquier campo Solutions nulo con un array vacío, asegurando que el campo Solutions tenga la misma estructura en todas las filas.

   Alternativamente, también puedes considerar el uso de un esquema anidado con una bandera booleana “hasSolution” para indicar si existe una solución, y luego separar los detalles de la solución en un campo separado. De esta manera, la estructura del campo Solutions se mantendrá consistente y podrás filtrar fácilmente las filas que no tienen soluciones.

   En general, la clave es asegurarse de que el esquema de la tabla Delta sea consistente y no cambie de manera incompatible al insertar datos.

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