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我正在尝试从Google云端硬盘中的目录中将多个json文件加载到一个熊猫数据框中。
我已经尝试了很多解决方案,但是似乎没有什么能产生积极的结果。
到目前为止,这是我尝试过的
path_to_json = '/path/'
json_files = [pos_json for pos_json in os.listdir(path_to_json) if pos_json.endswith('.json')]
jsons_data = pd.DataFrame(columns=['participants','messages','active','threadtype','thread path'])
for index, js in enumerate(json_files):
with open(os.path.join(path_to_json, js)) as json_file:
json_text = json.load(json_file)
participants = json_text['participants']
messages = json_text['messages']
active = json_text['is_still_participant']
threadtype = json_text['thread_type']
threadpath = json_text['thread_path']
jsons_data.loc[index]=[participants,messages,active,threadtype,threadpath]
jsons_data
---------------------------------------------------------------------------
JSONDecodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-8385abf6a3a7> in <module>()
1 for index, js in enumerate(json_files):
2 with open(os.path.join(path_to_json, js)) as json_file:
----> 3 json_text = json.load(json_file)
4 participants = json_text['participants']
5 messages = json_text['messages']
/usr/lib/python3.6/json/__init__.py in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
297 cls=cls, object_hook=object_hook,
298 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int,
--> 299 parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw)
300
301
/usr/lib/python3.6/json/__init__.py in loads(s, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
352 parse_int is None and parse_float is None and
353 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw):
--> 354 return _default_decoder.decode(s)
355 if cls is None:
356 cls = JSONDecoder
/usr/lib/python3.6/json/decoder.py in decode(self, s, _w)
337
338 """
--> 339 obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
340 end = _w(s, end).end()
341 if end != len(s):
/usr/lib/python3.6/json/decoder.py in raw_decode(self, s, idx)
355 obj, end = self.scan_once(s, idx)
356 except StopIteration as err:
--> 357 raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
358 return obj, end
JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
{
participants: [
{
name: "Test 1"
},
{
name: "Person"
}
],
messages: [
{
sender_name: "Person",
timestamp_ms: 1485467319139,
content: "Hie",
type: "Generic"
}
],
title: "Test 1",
is_still_participant: true,
thread_type: "Regular",
thread_path: "inbox/xyz"
}
#second example
{
participants: [
{
name: "Clearance"
},
{
name: "Person"
}
],
messages: [
{
sender_name: "Emmanuel Sibanda",
timestamp_ms: 1212242073308,
content: "Dear",
share: {
link: "http://www.example.com/"
},
type: "Share"
}
],
title: "Clearance",
is_still_participant: true,
thread_type: "Regular",
thread_path: "inbox/Clearance"
}
最佳答案
我检查了您的json文件,发现document1.json
,document2.json
和document3.json
中存在相同的问题:属性名称未用双引号引起来。
例如,document1.json
应该更正为:
{
"participants": [
{
"name": "Clothing"
},
{
"name": "Person"
}
],
"messages": [
{
"sender_name": "Person",
"timestamp_ms": 1210107456233,
"content": "Good day",
"type": "Generic"
}
],
"title": "Clothing",
"is_still_participant": true,
"thread_type": "Regular",
"thread_path": "inbox/Clothing"
}
re.sub("([^\s^\"]+):(.+)", '"\\1":\\2', s)
关于python - 尝试加载多个json文件并合并为一个 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54177131/
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!