如何根据 json 字符串中存在的数据动态地将包含 json 字符串数组的 dataframe 列转换为多列

Question

我输入了 json 数据，如下所示

{"key":"1","name":"abc","phones":[{"primary":"123465"},{"secondary":"2345678"}],"addresses":[{" addresstype":"primary","addressline1":"123 lane","city":"A","zip":"11","state":"AA","country":"UU"},{ "addresstype":"secondary","addressline1":"256 lane","city":"A","zip":"11","state":"AA","country":"UU"}] }

将此转换为 pyspark dataframe 并且当我打印 dataframe 架构时，它也显示了整个架构结构 - 数组元素。

我想为每个 dataframe 中的“键”列绑定的每个数组元素在不同的数据框中保存数据

df1 应包含列（应分解数据）：key、phone_primary、phone_secondary

df2 应包含列（应分解数据）：key、address_addrestype、address_addressline1、address_city、address_state、address_country

当我搜索互联网和其他问题时，我只能看到使用定义的模式获取数据或使用 from_json 选项定义每个列名。 我试图在不指定列名的情况下查看，是否有一个选项 pyspark 可以根据 json 字符串中存在的键动态创建列。