DataFrame到嵌套的JSON与Python？
DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格或电子表格，常用于数据分析和处理。它是pandas库中的一个重要数据结构，提供了丰富的功能和方法。
将DataFrame转换为嵌套的JSON是一种常见的数据处理操作，可以将DataFrame中的数据按照一定的规则转换为嵌套的JSON格式，便于数据的存储和传输。
在Python中，可以使用pandas库的to_json方法将DataFrame转换为JSON格式。to_json方法提供了多个参数，可以根据需求进行配置，例如选择输出的JSON格式、是否压缩、是否包含索引等。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将DataFrame转换为嵌套的JSON
json_data = df.to_json(orient='records')
print(json_data)运行以上代码，输出的json_data即为将DataFrame转换为嵌套的JSON后的结果。orient参数指定了输出的JSON格式，'records'表示每行数据转换为一个JSON对象。
DataFrame转换为嵌套的JSON常用于数据的存储和传输，特别适用于与其他系统进行数据交互的场景。例如，可以将转换后的JSON数据存储到文件中，或通过网络传输给其他系统进行进一步处理。
腾讯云提供了多个与数据处理和存储相关的产品，例如云数据库 TencentDB、对象存储 COS、数据万象 Image Processing 等，可以根据具体需求选择适合的产品进行数据的存储和处理。
参考链接：
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6回答
我刚刚发现了json_normalize函数，它在获取JSON对象和为我提供一个熊猫Dataframe方面做得很好。现在，我想要反向操作，它使用相同的Dataframe，并给我一个json (或者类似json的字典，我可以很容易地转到json)，它的结构与原来的json相同。
下面是一个例子：。
他们接受一个JSON对象(或类似于json的python字典)并将其转换为一个dataframe，但我现在想要将它转换回类似于json的字典(稍后转储到json文件)。
浏览 1提问于2019-02-20得票数 17
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我正在尝试将嵌套的JSON转换为Pandas数据帧。我一直在成功地使用json_normalize，直到我遇到了某个JSON。我做了一个小版本来重现这个问题。
from pandas.io.json import json_normalize
json=[{"events": [{"schedule": {"date": "2015-08-27",
"location": {"building": "BDC", "floor": 5},
"
浏览 0提问于2015-08-30得票数 9
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1回答
我有一个REST代码如下：
api_response = req.post('APIUrl', params=api_param,headers=api_header, json=api_body)
json看起来就像
[
{
"productStatusMessage": "ACOPS ARE AVAILABLE FOR THIS CUSTOMER AND SKU",
"ingramPartNumber": "123512",
"vendorPartNumber": &
浏览 1提问于2022-08-18得票数 1
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从JSON加载数据时出现DataFrame构造函数错误
当通过df = pd.DataFrame(data)将JSON数据加载到dataframe中时，我得到了以下错误
未正确调用DataFrame构造函数！
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
284 copy=False)
285
浏览 3提问于2015-03-24得票数 1
我有三列的数据
datejsonString1jsonString2
我希望将json中的属性扩展到列中。所以我做了这样的事。
val json1 = spark.read.json(dataframe.select(col("jsonString1")).rdd.map(_.getString(0)))
val json2 = spark.read.json(dataframe.select(col("jsonString2")).rdd.map(_.getString(0)))
val json1Table = json1.selectExpr(&#
浏览 4提问于2020-02-09得票数 1
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1回答
我想为我的结构化流作业(在python中)定义模式，但我无法以我想要的方式获得dataframe模式。
为了这个json
{
"messages": [{
"IdentityNumber": 1,
"body": {
"Alert": "This is the payload"
},
"regionNumber": 11000002
}]
}
我正在使用下面的代码作为架构
schema1 = St
浏览 0提问于2022-03-14得票数 1
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2回答
熊猫-在数据栏中添加项目
、、、
我试图向dataframe添加行项，但无法更新dataframe。到目前为止，我尝试过的东西都被注释掉了，因为它不能满足我的需要。
我只想下载json文件并将其存储到带有给定列的dataframe中。似乎我无法提取子组件fron文件并将它们存储到一个全新的dataframe中。
请找到我的密码：
import requests, json, urllib
import pandas as pd
url = "https://www.cisa.gov/sites/default/files/feeds/known_exploited_vulnerabilities.json"
浏览 3提问于2022-01-23得票数 1
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使用records = pandas.read_json(path)将JSON文档导入到熊猫数据中，其中path是JSON文档的预定义路径，我发现生成的dataframe“记录”的某些列的内容并不像预期的那样只是字符串。相反，这样的列中的每个“单元”都是一个数组，包含一个元素--感兴趣的字符串。这使得使用布尔索引来选择列很困难。例如，Ipython中的records[records['category']=='Python Books']输出一个空的dataframe；如果“cell”包含字符串而不是字符串数组，则输出将是非空的，包含对应于python的行。
我
浏览 3提问于2014-03-26得票数 1
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我有一个包含嵌套json对象的。我希望从这个嵌套的json中提取信息，并将其放入python中的DataFrame中。我已经使用了json_normalize方法，但是我无法在一定级别之后进行解析。帮帮忙吧。谢谢。
浏览 2提问于2021-09-08得票数 2
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我有一个带有DF的csv文件，其结构如下： 我的数据帧： ? 我想使用python将数据输入为以下JSON格式。我看了几个链接(但我在嵌套部分迷路了)。我检查的链接： How to convert pandas dataframe to uniquely structured nested json convert dataframe to nested json "PHI": 2,
"firstname": "john",
"medicalHistory": {
"allergies": "
浏览 20提问于2020-07-25得票数 3
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我的elif命令正在无限期运行。我的elif逻辑很简单。我有两个API。1)美国API-我希望这个API需要只在1985年之前起作用。2)澳大利亚API-此API只适用于1985年及以后。之后，我将这两个dataframe合并成一个dataframe。
为了运行这个逻辑，我们需要在终端中编写这个命令。您可以在下面的命令中放置经度、纬度的任何值。
python test.py -latitude '88‘-longitude 75 -startYear’1975 -endYear '2021
有人能帮我解决为什么这个elif逻辑无限期地运行吗？另外，请告诉我如何修理它。
impo
浏览 2提问于2021-06-14得票数 0
我知道我可以将像Series，DataFrame这样的熊猫对象转换成json，如下所示：
series1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='something')
jsonSeries1 = series1.to_json() #{"0":0.0548079371,"1":-0.9072821424,"2":1.3865642993,"3":-1.0609052074,"4":-3.3513341839}
但是，当该系列被封装到其他数据结构中时，我应该做什么
浏览 1提问于2016-09-29得票数 2
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我用scrapy抓取了一个网站，并将数据存储在一个json文件中。
指向json文件的链接：
但是json不是标准的json，并且会给出错误：
>>> import json
>>> with open("/root/code/itjuzi/itjuzi/investorinfo.json") as file:
... data = json.load(file)
...
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <
浏览 2提问于2016-08-19得票数 5
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我有一个文件夹结构
base
|
|---rbbc_23434
| |------rbbp_34954
| | |___this.json
|
|---rbbc_222334
| |------rbbp_39884954
| | |___this.json
|
etc
我想处理每一个this.json。请注意，rbbp后面的字母是随机的。
我有以下几点
#! /bin/bash
search_dir=/path/to/base/
bf="$(basename -- $search_dir)"
for entry in &
浏览 1提问于2022-11-01得票数 0
1回答
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB，每天都在变大)，它有正常的值，还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示，其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda；Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
浏览 0提问于2018-06-22得票数 3
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我有以下来自Flask Rest API的JSON结构。它是基于我们查询的资产数量的多个JSON，我无法将其转换为Pandas dataframe。
from flask import Flask
import requests
import pandas as pd
import json
url = "http://localhost:5000/getpqdata"
random_cols = ['AAPL', 'MSFT']
JsonOutput = {'Assets': random_cols}
headers = {
浏览 18提问于2018-03-02得票数 0
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使用这些函数从第一个工作表中获取数据，然后获取特定的行和列以生成报告。当我尝试在一个单独的名为'ReportList‘的空白表上生成报告时，当我知道credentials.json文件是正确的时，我得到了一个400错误，因为我还尝试了重新验证。对于不同的身份验证范围，我还有两个凭据文件。
def get_google_sheet(spreadsheet_id, range_name):
# Retrieve sheet data using OAuth credentials and Google Python API.
global scopes
globa
浏览 4提问于2020-05-13得票数 0
1回答
我在python中创建了几个名为'Student‘的对象。每个对象都有包含诸如年龄、姓名和性别等信息的属性。此外，每个对象都有一个数据，这是一个学生在今年的考试成绩。我希望合并这些数据文件，并在不丢失它们的个人信息的情况下获得嵌套表。下面是python代码：
import pandas as pd
class Student:
def __init__(age, name, gender, dataframe):
self.age = age
self.name = name
self.gender = gender
self.grades = dat
浏览 1提问于2022-08-24得票数 1
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2回答
我如何简单地将熊猫内部的JSON列分开：
pd.DataFrame({
'col1':[1,2],
'col2':["{'foo':1, 'bar':2, 'baz':{'foo':2, 'x':1}}",
"{'foo':3, 'bar':5, 'baz':{'foo':2, 'x':1}}"]})
col1
浏览 1提问于2018-12-03得票数 3
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我从json读取数据，并使用python中的sql-alchemy将数据输入到具有适当模式的sqlite数据库中。(为此使用了pd.dataframe.to_sql() )。我想要这个数据库的数据库转储(.sql文件)。sql炼金术中有没有api可以做到这一点？
浏览 19提问于2019-10-26得票数 1
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1回答
我正在翻译一些从Python到Julia的代码。我正在尝试将嵌套的JSON读入朱莉娅的DataFrame中，有什么方法可以轻松地做到吗？
我的朱莉娅密码：
r=HTTP.get(url_instrument_list,headers)
json_r=JSON.parse(String(r.body))
df_instruments=DataFrame(json_r["data"])
json_r["data"]对象是字典的向量，但直接转换为DataFrame失败了--我得到一个列表示“插槽”，一个列表示“键”，一个列表示"vals“，而不是数据中的实际列
浏览 2提问于2022-08-22得票数 1
1回答
将JSON数据扁平化为单个行
、、、、
我感兴趣的是使用多层嵌套对象数组来扁平JSON。理想情况下，我希望在Java中这样做，但似乎python中的Pandas库可能对此有好处。
有人知道一个很好的java库吗？
我发现本文()使用了pandas和jq，我的解决方案几乎可以工作，但我收到的输出与预期的不太一样。这是我的代码示例
json_data = '''{ "id": 1,
"things": [
{
"tId": 1,
"objs": [{"this": 99},{"this&
浏览 1提问于2019-01-29得票数 1
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我有一个来自json文件的数据集，格式如下： data = {'data': {'content': [{'gender': 'Female',
'id': 'covid-1004200003256',
'state_code': '3272',
'district_code': '3272040',
'subdistrict_code': '3272040004',
浏览 6提问于2020-12-15得票数 3
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我需要保存一个Pandas DataFrame，以及一些元数据到JSON格式的文件中。( JSON格式是必需的。)
背景
A)我可以使用DataFrame.to_json()和DataFrame.from_json()成功地将相当大的Pandas从/写到JSON。没问题。
B)使用json.dump()/json.load()将元数据(dict)保存到JSON中没有问题
我的第一次尝试
由于Pandas不直接支持DataFrame元数据，我的第一个想法是
top_level_dict = {}
top_level_dict['data'] = df.to_dict()
top_
浏览 3提问于2015-10-13得票数 3
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4回答
我正在使用Python，我有以下JSON，需要将其转换为Dataframe：
杰森：
{"Results":
{"forecast": [2.1632421537363355, 16.35421956127545],
"prediction_interval": ["[-114.9747272420262, 119.30121154949884]",
"[-127.10990770140964, 159.8183468
浏览 14提问于2022-03-08得票数 0
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我想要创建CSV文件。在运行Spark代码时，它会出现一个错误。
sc <- spark_connect(master = "local", config = conf, version = '2.2.0')
sample_tbl <- spark_read_json(sc,name="example",path="example.json", header = TRUE, memory = FALSE,
overwrite = TRUE)
sdf_sche
浏览 0提问于2018-09-10得票数 1
1回答
我正在使用Python3.9解析API响应，其中一个键(产品)的值是dict类型。我需要遍历“product”键的值。 示例： [{'id': 78456, 'item': '48-20213', 'product': {'id': 21438274735, 'supplier_part_number': '14109', 'color': 'Green’},'stats': None}] 这是我到目前为止尝试过的： df = pd.Dat
浏览 15提问于2021-01-21得票数 0
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1回答
我目前正在学习Python中的Regex，我的预期Regex结果没有显示出来(我正在运行Python3.6)。下面是获取运行正则表达式的字符串值的代码：
import json
import os
import pandas as pd
import requests
import re
url = 'http://www.trumba.com/calendars/brisbane-city-council.json'
uh = requests.get(url)
json_data = json.loads(uh.text)
json_str = json.dumps(j
浏览 0提问于2019-02-08得票数 1
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1回答
我试图把goodreads数据分类到pd数据帧中，但它真的被掩埋了。
我使用的代码是：
with open(r'activity.json', encoding='utf-8') as json_file: #opening the JSON file
data_list_2 = json.load(json_file)
df = pd.DataFrame.from_dict(data_list_2)
df.head(5)
但是整个文件被放入一个列中。
当我用文本编辑器阅读json时，我必须缩小json索引1 -> 23,000+条目的范围以供选
浏览 2提问于2022-06-03得票数 0
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所以在几个小时的谷歌搜索失败后，我最终决定在这里发布这篇文章。
我正在尝试将API调用获得的一些数据转换为Pandas.DataFrame()。
这是我的代码：
response = requests.get(url)
data_as_list = response.json()['data']
for dct in data_as_list:
json_df = pd.DataFrame.from_records(dct)
不幸的是，返回的dataframe只包含列名，而根本没有行数据，即使字典中有一些。我已经尝试了from_dict和pd.read_json() (
浏览 3提问于2018-08-06得票数 0
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问题：
我有一个Pandas.DataFrame，它只存储unicode值。每一列包含的值可以转换为整数或浮点数，也可以左转为unicode。(Python版本2.7.15，Pandas版本0.23.0)
df = pd.DataFrame({'x':[u'1', u'1.23', u'', u'foo_text'], 'y':[u'bar_text', u'', u'2', u'4.56']})
print df
浏览 3提问于2019-03-22得票数 0
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我希望使用MySQL将JSON数据存储到数据库中。我用了dataframe of pandas。我发现to_sql()可以轻松地完成这项工作。
Python代码：
jdata=json.loads(json_data)
df=pandas.DataFrame(jdata)
df.to_sql(con=con, name='crashTable', if_exists='replace', flavor='mysql')
输出：
TypeError: to_sql() got an unexpected keyword argument '
浏览 0提问于2019-03-05得票数 5
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我正在对python进行基本的筛选，dataframe.Below是代码。
df1 = df.loc[df['ID'] == '2f45b-ii58-4927']
print(df1)
它为我提供了空的数据和过滤行，如下所示。
Empty DataFrame
Columns: []
Date sal ID
0 14Jun 10100 2f45b-ii58-4927
我不需要空的dataframe部分以及过滤过的行( .Is )，也不需要任何方法来实现这一点。我不需要空dataframe部分的原因是我在Azure函数中调用这个py
浏览 6提问于2022-07-16得票数 2
2回答
我正在尝试将json从api转换为python中的dataframe。我运行以下代码：
import requests
import pandas as pd
import simplejson as json
params = {
"api_key": "abc",
"format": "json"
}
r = requests.get('https://www.parsehub.com/api/v2/runs/ttx8PT-EL6Rf/data', params=params)
data = jso
浏览 2提问于2020-02-09得票数 7
我使用Databricks在Scala中创建了Spark DataFrame。在做了一些预处理之后，我想出了一个更小的数据子集，可以放入内存中。因此，我想将其转换为熊猫，然后另存为CSV文件。 问题是，我在Databricks notebook in Scala cell中使用的DataFrame df在Python中是不可见的。 %python df.toPandas().to_csv("dbfs:/FileStore/tables/test.csv", header=True, index=False) 如何使df在Python单元格中可见？
浏览 12提问于2019-06-21得票数 0
我正在尝试编写一个包含unicode到json的熊猫DataFrame，但是内置的.to_json函数会转义字符。我该怎么解决这个问题？
示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['τ', 'a', 1], ['π', 'b', 2]])
df.to_json('df.json')
这意味着：
{"0":{"0":"\u03c4","1":"\u03c0"},"1":{
浏览 10提问于2016-09-21得票数 40
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我使用Python2.7和Google Cloud Client Library for Python (v0.27.0) (使用table.insert_data())将数据插入到BigQuery表中。
我的表中有一个字段的类型为'DATE‘。
在我的Python脚本中，我将date-data格式化为'YYYY-MM-DD'，但不幸的是，Google Cloud库为该字段返回了一个'Invalid date:‘错误。
我尝试过以多种方式设置日期字段的格式(例如‘'YYYYMMDD'，timestamp等)，但到目前为止没有运气...
不幸的是，
浏览 1提问于2017-11-01得票数 1
在“火花:最终指南”中，它说：
如果需要引用特定DataFrame的列，则可以在特定的DataFrame上使用col方法。
例如(在Python/Pyspark中)：
df.col("count")
但是，当我在包含列count的dataframe上运行后的代码时，就会得到错误'DataFrame' object has no attribute 'col'。如果我尝试column，我会得到一个类似的错误。
这本书是错的，还是我该怎么做呢？
我上的是星火2.3.1。dataframe是用以下内容创建的：
df = spark.read.f
浏览 2提问于2018-08-12得票数 9
我使用Python (2.7)和请求从Facebook获取数据，然后使用Pandas通过IPython报告输出。在旅途中的某个地方，我遇到了Unicode / Ascii错误，我对要改变什么感到困惑。
希望这个解决方案对熟悉这个地区的人来说是显而易见的。
首先，我使用请求获取API数据，使用我创建的助手模块。
_current_request = https://graph.facebook.com/officialstackoverflow/feed?access_token=[Redacted access token]
response = requests.get(_current_
浏览 2提问于2015-03-22得票数 0
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我有一个dataframe，其中的colmuns具有嵌套的属性值对。我如何解析这个dataframe列并获得这些值来为它创建一个新的dataframe？
这是其中一个列值：
{'BikeParking': 'False', 'BusinessAcceptsCreditCards': 'True', 'BusinessParking': "{'garage': False, 'street': True, 'validated': False, 'lot
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
我之所以觉得这不是的翻版：
from_json需要事先了解json模式，而我对此不了解。
get_json_object --我试图使用它，但是运行get_json_object的结果本身就是一个字符串，让我回到第一步。此外，(从exprs语句中)看来-再次-作者期望预先了解模式，而不是推断模式。
要求：
之前，我不知道json模式是什么，因此需要推断它。spark.read.json似乎是推断模式的最佳案例，但我遇到的所有示例都从文件中加载了json。在我的用例中，json包含在dataframe的列中。
我不知道源文件类型(在本例中，用拼花和csv测试)。但是，源
浏览 1提问于2019-01-10得票数 3
下面的代码旨在借助熊猫在Python中提供SQL的分组集功能。
SQL分组集的背景
在Python中这样做至少有两个好处：
它不像SQL那样冗长，而且
它提供了一组非冗余的聚合，而无需手动指定它们。
在Python中这样做至少有一个缺点：
内存使用率很可能高于SQL中的内存使用量。
我张贴这个问题是希望代码能够被清除。其次，我正在张贴，以确定是否有人会认为这有用。下面的示例已经用Python2.7.6和Pandas 0.15.1进行了测试。
from __future__ import division, print_function
import itertools as it
impor
浏览 0提问于2014-12-10得票数 3
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In [1]: import json
In [2]: path = 'ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'
In [3]: from pandas import DataFrame, Series;
In [4]: records = [json.loads(line) for line in open(path)]
In [5]: frame = DataFrame(records)
In [6]: frame['tz'][:10]
Segmentation fault: 11
任何对帧的
浏览 0提问于2013-11-01得票数 1
回答已采纳
我有一个JSON响应，我正在用Python将其转换为一个DataFrame。
JSON答复：
[
{
"id": 123456,
"first_name": "John",
"last_name": "Doe",
"fields": [
{
"title": "ABC",
"value": "123"
},
{
浏览 1提问于2019-04-26得票数 0
对于python来说，我是新手，并且试图根据以前API的输出执行一系列API，在这个过程中，我遇到了以下问题。
我在dataframes中有一些值，我想根据一个条件(all大于或等于1)遍历数据文件，并从数据文件中获取id(满足条件)，并执行一个API URL。
DataFrame
Index | id | all
0 | 1 | 1
1 | 2 | 0
2 | 3 | 5
3 | 4 | 2
4 | 5 | 0
5 | 6 | 0
6 | 7 | 3
7 | 8 | 4
码
alert = '/alert
浏览 0提问于2019-09-04得票数 0
我有一个带有RecordID(Int)和additional_arguments(Json格式化字符串对象)列的dataframe参数。我正在尝试将每个jsons转换成一个dataframe，然后将它们连接到一个dataframe中。目前，我正在使用for循环执行此操作：
arguments_output = pd.DataFrame([]);
for i in range(0, len(arguments)-1):
df = pd.DataFrame(arguments['additional_arguments'][i])
df['RecordID'
浏览 6提问于2022-11-15得票数 0
我有个命令
curl http://localhost:6800/schedule.json | python -c "import json; print (' '.join(['-d '+key+'='+word for key,word in json.load(open('cron_parameters_testing.json')).items() ] ))"
实际上，python命令从JSON文件中读取参数，如下所示
{“项目”：“默认”}
并以-d project=default的形式返回输出
我已经
浏览 3提问于2016-12-22得票数 1
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摘要:当将熊猫数据附加到types中时，不同的BigQuery会导致日常ETL过程中的问题。
我正在开发一个带有气流的直进ETL :每天从API中提取数据，返回( GCS )中JSON文件中的原始数据，然后将来自GCS的数据附加到BigQuery数据库中。我对ETL的extract部分做得不错，调用API并将每个API调用的结果(这将是数据库表中的一行)保存为GCS中自己的JSON对象。对于BigQuery中有1K行的表，我将首先创建/保存1K单独的对象，保存到GCS中的桶中，每个对象都是一个API调用的结果。
我现在正与ETL的load部分做斗争。到目前为止，我已经编写了以下脚本来完成从GC
浏览 8提问于2020-07-20得票数 2
回答已采纳
我在JSON上的Pandas文档和食谱(只有对CSV的引用和带分隔符的文本文件)中没有找到任何东西。
是否已经定义了将JSON直接加载到DataFrame中的函数？如果有不同的选择，哪一个是最有效的？
浏览 1提问于2013-05-08得票数 1
1回答
我正在学习如何使用API，我想我应该做一个Reddit机器人。我正在尝试应用一些用于不同脚本的代码。该脚本使用了请求，将请求转到json，然后添加了一只熊猫数据，然后编写了一个csv。
我也试图这样做，但不知道如何将Reddit数据运行到dataframe中。我在下面尝试的是抛出错误。
#!/usr/bin/python
import praw
import pandas as pd
reddit = praw.Reddit('my_bot')
subreddit = reddit.subreddit("askreddit")
for submissio
浏览 2提问于2021-01-27得票数 3
回答已采纳
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