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 ...
使用pd.DataFrame()函数:通过传入json列表作为参数,可以直接将json列表转换为dataframe。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd json_data = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}] df = pd.DataFrame(json_data) 优势:简单快捷,适用于小规模的json数据映射。 使...
'flag': list('abcdefghij') } ) data.to_json('test_to_json.json', indent=4, orient='records') 部分输出结果如下,输出是一个 JSON 对象数组,其中每个对象对应 DataFrame 的一行。 同时注意到,时间格式在转为json之后,变成了时间戳,怎么保留原来的时间格式呢? 那就需要在转为json之前,先把时间格式转...
我们使用df.info()看看。默认情况下，数值列被转换为数值类型，例如，math、physics和chemistry列被转换为int64。>>> df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0...
jsp页面的数据转换成json格式可以采用js来解析： 例如在ation中： bookList = new ArrayList(); JSONObject json = new JSONObject(); json.accumulate("bookList", bookList); json.accumulate("pageNum", pageNum); json.accumulate("totalPag ...
调用json.loads 函数 ,可以将 json 转为 python 列表 / 字典 ; 一、json 格式转换 1、json 模块使用 首先, 导入 Python 内置的 json 模块 ; import json 1. 然后, 准备 python 数据 , 将数据放到 list 列表中 , 列表中的元素是 dict 字典 ; ...
#注意 class 定义要在调用前声明if__name__=='__main__':rjx=Perceptron()print("begin convert raw json to excel")rawjsonStr=rjx.readExcelGetJsonStrList(rjx.filePath,rjx.sheetNamez)rjx.readRawJsonStrListWriteJsonFile(rawjsonStr)rjx.readJsonFileCovertToDataframeEndExcel(rjx.filePath,rjx.json...
df = pd.DataFrame(result,columns=["title","item_url"])df = df.drop_duplicates()df["id"] =df.index df.to_excel(outfile,index=False)def get_item_info(file,outfile):DEFAULT_FALSE = ""df = pd.read_excel(file)for i in df.index:id = df.loc[i,"id"]if os.path.exists(str(int(...
(0,300):data_list=json.loads(data_str)data=[[d['timestamp'],d['value']]fordindata_list]df=pd.DataFrame(data,columns=['timestamp','value'])end_time=time.time()printend_time-start_time# 测试read_jsonstart_time=time.time()foriinrange(0,300):df=pd.read_json(data_str,orient='...
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() ###