【问题标题】:Creating multiple dataframes using a for loop使用 for 循环创建多个数据帧
【发布时间】:2023-03-19 17:55:01
【问题描述】:

您好,我的代码如下所示:

with open("file123.json") as json_file:
    data = json.load(json_file)

df_1 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][1].items()]))
df_1_made =pd.json_normalize(json.loads(df_1.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

df_2 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][2].items()]))
df_2_made = pd.json_normalize(json.loads(df_2.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

df_3 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][3].items()]))
df_3_made = pd.json_normalize(json.loads(df_3.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

dataframe 是从 json 文件构建的 问题是我正在处理不同的 json 文件,每个文件都可能导致不同数量的数据帧。所以上面的代码是3,它可能会变成7。有没有办法让for循环获取数据的长度:

length = len(data["spt"])

并从中制作正确数量的数据帧?所以我不需要手动操作。

【问题讨论】:

    标签: python json pandas dataframe for-loop


    【解决方案1】:

    这里最简单的选择是将所有数据框放入字典或列表中。首先定义一个创建数据框的函数,然后使用列表推导。

    def create_df(data):
        df = pd.DataFrame(
            dict(
                [(k,pd.Series(v)) for k,v in data]
            )
        )
        df =pd.json_normalize(
            json.loads(
                df.to_json(orient="records")
            )
        ).T.drop(["content.id","shortname","name"])
    
        return df
    
    my_list_of_dfs = [create_df(data.items()) for x in data["spt"]]
    

    【讨论】:

    • dict创建大概可以简化为:{k: pd.Series(v) for k, v in data}
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