使用pandas将包含字典的列拆分/分解为单独的列
我有数据存储在一个postgreSQL数据库中。我正在使用Python2.7查询这些数据，并将其转换为Pandas DataFrame。然而，这个数据框的最后一列里面有一组值的字典。DataFrame df看起来像这样:Station ID Pollutants 8809 ...
如何将JSON转换为CSV？
我有一个JSON文件，想要将其转换为CSV文件。如何使用Python完成此操作？ 我尝试了：import json import csv f = open('data.json') data = json.load(f) f.close() f = open('data.csv') cs...
如何将包含嵌套对象的JSON文件读取为pandas DataFrame？
我很好奇如何使用pandas来读取以下结构的嵌套JSON数据： { "number": "", "date": "01.10.2016", "name": "R 3932", "locations": [ { "depT...
pandas json_normalize 处理非常嵌套的 JSON 数据。
我一直在尝试对一个非常嵌套的JSON文件进行规范化，以便之后进行分析。我目前遇到的问题是如何深入多个层级进行规范化。 我已经阅读了pandas.io.json.json_normalize的文档，因为它正好能实现我想要的功能。 我已经成功对其中的一部分进行了规范化，并且现在理解了字典的工作...
在Pandas数据框中展开嵌套的Json
我试图将json文件加载到pandas数据框中。 我发现有一些嵌套的json。 下面是示例json：{'events': [{'id': 142896214, 'playerId': 37831, 'teamId': 3157, 'matchId': 2214569, ...
如何使用Python Pandas正确地对JSON进行规范化
我想要做的是通过Pandas加载外汇历史价格数据的json文件，并对该数据进行统计分析。我已经阅读了许多关于Pandas和解析json文件的主题。我希望将具有额外值和嵌套列表的json文件传递给pandas dataframe。 我获得了一个json文件'EUR_JPY_H8.json' 首先...
如何将嵌套的JSON文件下载到Pandas数据框中
我希望提高我的数据科学技能。 我正在练习从运动网站进行url数据拉取，json文件具有多个嵌套字典。 我想能够拉取这些数据以在matplotlib中映射自己的领先者板，等等，但是很难使json成为可操作的df。 主要网站是：https://www.usopen.com/scoring.html...
如何在 Pandas 中对包含空列表的列进行 json_normalize，同时不丢失记录
我正在使用 pd.json_normalize 将数据中的"sections"字段展开成行。它可以正常工作，但对于"sections"为空列表的行会出现问题。 这个ID完全被忽略了，并且在最终展开的数据集中缺失。我需要确保数据中每个唯一ID至少有一行（某些ID可能拥有多行，每个唯一的sect...