将json dict加载到datafram中

2024-09-30 20:17:11 发布

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我有一个json dict格式如下

{"cache_age_milliseconds": 0, "rows": [{"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483225200000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.3605555555555556]}, {"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483221600000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.35888888888888887]}], "columns": [{"type": "array", "label": ["Household ID", "__hour__", "ip", "SerialNumber.Config.RoomType"]}, {"type": "number", "label": "measure_value"}]}

将此加载到数据帧中的最快方法是什么?在


Tags: columnsjsoncacheage格式typearraynull
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-09-30 20:17:11

我可能错了,但这和你要找的差不多吗? 因为我当然可以找到一个不那么肮脏的方法来做,但是输出在这里是很重要的。在

import pandas as pd

data = {"cache_age_milliseconds": 0, "rows": [{"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483225200000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.3605555555555556]}, {"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483221600000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.35888888888888887]}], "columns": [{"type": "array", "label": ["Household ID", "__hour__", "ip", "SerialNumber.Config.RoomType"]}, {"type": "number", "label": "measure_value"}]}
df = pd.DataFrame.from_dict([i["values"][0] for i in data["rows"]])
df.columns = data["columns"][0]["label"]
df.index = [i["values"][1] for i in data["rows"]]
df.index.name = data["columns"][1]["label"]

结果如下:

^{pr2}$

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