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我正在尝试将以下内容存储到 pandas 数据框中:
{
"page": 1,
"results": [
{
"poster_path": null,
"adult": false,
"overview": "Go behind the scenes during One Directions sell out \"Take Me Home\" tour and experience life on the road.",
"release_date": "2013-08-30",
"genre_ids": [
99,
10402
],
"id": 164558,
"original_title": "One Direction: This Is Us",
"original_language": "en",
"title": "One Direction: This Is Us",
"backdrop_path": null,
"popularity": 1.166982,
"vote_count": 55,
"video": false,
"vote_average": 8.45
},
{
"poster_path": null,
"adult": false,
"overview": "",
"release_date": "1954-06-22",
"genre_ids": [
80,
18
],
"id": 654,
"original_title": "On the Waterfront",
"original_language": "en",
"title": "On the Waterfront",
"backdrop_path": null,
"popularity": 1.07031,
"vote_count": 51,
"video": false,
"vote_average": 8.19
}
etc....
etc.....
],
"total_results": 61,
"total_pages": 4
}
将每个结果的所有属性存储在 pandas 数据框中的最简单方法是什么?
我将 json 对象存储在 dict 变量中。我真的需要迭代存储在 dict 变量中的结果 block 并为每个 pandas 列定义每个字段吗?
这是我试图避免的:
columns = ['filmid', 'title'....... ]
# create dataframe
df = pandas.DataFrame(columns=columns)
for film in films:
df.loc[len(df)]=[film['id'],title['title']........................]
最佳答案
您可以使用json_normalize
函数。这是一个例子:
import json
from pandas.io.json import json_normalize
#Load data
with open('yourfile.json') as file:
data = json.load(file)
flat_json_df = json_normalize(data['results'])
对我来说,当使用上面的数据时,它会产生以下数据帧:
adult backdrop_path genre_ids id original_language original_title overview popularity poster_path release_date title video vote_average vote_count
0 False None [99, 10402] 164558 en One Direction: This Is Us Go behind the scenes during One Directions sel... 1.166982 None 2013-08-30 One Direction: This Is Us False 8.45 55
1 False None [80, 18] 654 en On the Waterfront 1.070310 None 1954-06-22 On the Waterfront False 8.19 51
关于python - 将 JSON 对象的一部分存储在 pandas df 中,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59886050/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!