解决方法:可以使用递归函数或其他方法手动解析嵌套数据,然后再转换为 DataFrame。例如: 代码语言:txt 复制 import json def flatten_json(y): out = {} def flatten(x, name=''): if type(x) is dict: for a in x: flatten(x[a], name + a + '_') elif type(x) is list: i = 0 for a ...
我尝试遍历每一项,将其存储为pandas DataFrame,将其附加到列表中,并将结果连接到一个DataFrame中。df_list = []for i in range(list_length): df = pd.DataFrame(contenders_list[i]).T.reset_index我有一个DataFr 浏览21提问于2021-09-30得票数 1 1回答 以幂等方式删除Pandas DataFrame列的惯用方法(...
与从本地文件读取相同,它返回一个DataFrame,默认情况下,数值列被转换为数值类型。 3.从JSON对象展开嵌套列表 Pandas read_json对于常规的json非常有效,就像我们在前面的示例中所做的那样。对于带有嵌套列表的JSON呢?让我们看看如何将以下JSON转换为DataFrame: { "school_name": "ABC primary school", "class": "Y...
1.使用 json_normalize() 将 JSON 转换为 Pandas DataFrame json_normalize()函数被非常广泛地用于读取...
4、DataFrame转json import pandas as pd data = pd.DataFrame( { 'value': range(10), 'time': pd.date_range('2024-01-01', freq='D', periods=10), 'flag': list('abcdefghij') } ) data.to_json('test_to_json.json', indent=4) ...
df[i]=list1 return df 每次调用json_parse函数和list_parse函数都可以“拆一层”,重复调用这两个函数,就可以把json里所有的内容都展开:字典的key变成列名,value变成值: 至此,json就成功地转化成了DataFrame格式。如果有多个json待解析,而他们的结构又完全一致,那么可以使用os模块结合for循环进行批量处理,把结果合并...
使用pandas库可以方便地将数据转换成DataFrame格式,DataFrame是pandas中最主要的数据结构之一。代码如下: #将JSON数据转换为DataFramedf=pd.DataFrame(data_list)# 使用pandas的DataFrame方法将列表转换为DataFrame 1. 2. 5. 将表格数据保存到文件中 最后,我们将转换后的数据保存成CSV文件,便于查看和处理。我们可以使用以...
df=sqlContext.read.json(myrdd) df.printSchema()###3、通过自定义schema和json字符串列表,生成DataFrame### df = sqlContext.createDataFrame(dslist,schema) df.printSchema() ###
df=sqlContext.read.json(myrdd) df.printSchema()###3、通过自定义schema和json字符串列表,生成DataFrame### df = sqlContext.createDataFrame(dslist,schema) df.printSchema() ###