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。 使用pd.json_normalize()函数:该函数可以将复杂的嵌套json数据进行扁平化处理,生成适合dataframe的结构。例如: 代码语...
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 ...
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) # data.to_json('test_to_json.json', indent=4, date_unit='s') date_unit='s'可将时间...
valueLis = [] # checkKeyValue直接返回的是一个List checkKeyValue(json.loads(jsonData), k, valueLis) dataAll.append(valueLis) return dataAll, needKeys def listToDataframe(self): dataAll, cols = ExtractJson().extractJsonData() # 因为是一个整体 我们需要打包并且进行处理 dataAll = zip(*dat...
#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...
第一步 扁平化 将 JSON 的树状结构转换为 [(path, value), (path, value)] 的数组，这里的 ...
case List(v1, v2, v3, v4, v5, v6) => (v1, v2, v3, v4, v5, v6) } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.3 方法三:处理JSON字符串为Row 生成RDD[Row] 然后通过schema创建DataFrame 思路:SparkStreaming从kafka读到数据之后,先通过handlerMessage2Row自定义的方法,将JSON字符串转成Row类型,然后通过...
Python基于pandas实现json格式转换成dataframe的⽅法本⽂实例讲述了Python基于pandas实现json格式转换成dataframe的⽅法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：# -*- coding:utf-8 -*- #!python3 import re import json from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import os from ...
>>> df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 id 3 non-null object 1 name 3 non-null object 2 math 3 non-null int64...
生成DataFrame并转换为JSON编码字符串列表。 resultDF = sparkDF.groupby( 'type', 'lctNbr', 'itmNbr', 'lastUpdatedDate' ).agg( F.collect_list( F.create_map( F.lit('lctSeqId'), F.col('lctSeqId'), F.lit('prdLctTypCd'), F.col('T7797_PRD_LCT_TYP_CD'), F.lit('fxtAilId'), ...