从嵌套的json列表中展平Pandas DataFrame
也许有人可以帮助我。我试图将以下ist放到pandas数据框中：
[{u'_id': u'2',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'name': u'name3'},
u'_type': u'doc'},
{u'_id': u'5',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'dat': u'2016-12-12', u'name': u'name2'},
u'_type': u'doc'},
{u'_id': u'1',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'name': u'name1'},
u'_type': u'doc'}]
结果应如下所示：
|_id | _index | _score | name | dat | _type |
------------------------------------------------------
|1 |list |1.4142..| name1| nan | doc |
|2 |list |1.4142..| name3| nan | doc |
|3 |list |1.4142..| name1| 2016-12-12 | doc |
但是我尝试做的所有事情都无法获得预期的结果。我用了这样的东西：
df = pd.concat(map(pd.DataFrame.from_dict, res['hits']['hits']), axis=1)['_source'].T
但是然后我松开了_source字段之外的类型。我也尝试与
test = pd.DataFrame(list)
for index, row in test.iterrows():
test.loc[index,'d'] =
但是我不知道如何使用字段_source并将其附加到原始数据帧。
有人知道如何做到这一点并达到预期的结果吗？
问题答案：
用途json_normalize：
from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(data)
print (df)
_id _index _score _source.dat _source.name _type
0 2 list 1.414214 NaN name3 doc
1 5 list 1.414214 2016-12-12 name2 doc
2 1 list 1.414214 NaN name1 doc
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我花了一段时间才弄明白这一点，我想分享我的解决方案。当然欢迎改进。 参考：在RDD中展平Scala映射，通过反转groupby（即，为其中的每个序列重复标题）来展平序列 我有一个RDD的形式：RDD[（Int，List[（String，List[（String，Int，Float）]）]] 关键字：Int 值：List[（String，List[（String，Int，Float）]）] 目标是将
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问题内容： 我是一名编程新手，在理解python教科书（Magnus Lie Hetland的“ Beginning Python”）中的示例时遇到了一些麻烦。该示例针对的是递归生成器，该生成器旨在展平嵌套列表的元素（具有任意深度）： 然后，您将输入嵌套列表，如下所示： 我了解flatten（）中的递归如何帮助缩小到此列表的最内层元素“ 1”，但是我不明白的是当“ 1”实际上作为“嵌套”传递回fl