我有一个JSON,看起来像这样:
{
"4.0": {
"A1": {
"dR-14": 1.181,
"ev": 1.102,
"move11": 1.259,
"move6": 1.259,
"sILo": 1.259,
"tR-14": 1.04
},
"A2": {
"dR-03": 0.418,
"ev": -0.177,
"move11": 1.663,
"move6": 1.663,
"sILo": 0.418,
"tR-03": 0.818
},
"A3": {
"dR-16": 3.956,
"ev": 3.667,
"move11": 4.179,
"sILo": 4.246,
"tR-16": 3.465
},
...
我正试着把它做成这样
var1 var2 dR ev move11 move6 sILo tR
4.0 A1 1.181 1.102 1.259 1.259 1.259 1.04
4.0 A2 0.418 -0.177 1.663 1.663 0.418 0.818
4.0 A3 3.956 3.667 4.179 NaN 4.246 3.465
我尝试过使用json_规范化,如下所示:
js = pd.read_json('path', orient='index', typ='series', convert_dates=False, convert_axes = True)
pd.json_normalize(js, record_prefix = True)
但这包含了第一个和第二个指数,因此我得到了一个类似于以下的df:
A1.0.2 A2.0.8 ...
0 1.0 1.0
1 NaN NaN
我尝试了几种不同的参数组合,用于read_json和json_normalize,结果都很相似
使用:
步骤:
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