如何在 dict 或 DataFrame (Python) 中转换具有 dict 形状的对象答案

【问题标题】：How to convert an object with dict shape in a dict or DataFrame (Python)如何在 dict 或 DataFrame (Python) 中转换具有 dict 形状的对象
【发布时间】：2019-11-21 08:35:59
【问题描述】：

我正在使用两个 IMU，以获得角度。情况是，当我收到数据时，它的格式如下：

{heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : -0.000, yaw : 0.000}

在这种格式中，键值不是字符串，它只是一个对象。为此，当我有一些此类对象时，如果我将所有这些对象制作一个列表，然后从列表中制作一个 DataFrame，结果是

                          0
0    {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
1    {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
2    {heading : 0.000, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
3    {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
4    {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
..                                                 ...
129  {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
130  {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
131  {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
132  {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...
133  {heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : 0.000,...

我想得到这样的东西：

    heading    pitch     roll   yaw
0    value     value     value  value
1    value     value     value  value
2    value     value     value  value

有人可以帮助我吗？谢谢！

【问题讨论】：

问题本身并不清楚，因为您创建了某种字典结构，其中的键值无效，既不是字符串也不是对象，因为您没有提供有关如何创建这些对象的任何信息。因此，目前还不清楚您是否可以从您提供的这个伪 dict 结构中创建一个字符串。
我建议您应该强制为您提供此类伪 dict 的输出将有效的键值作为字符串并为您提供 json 格式的数据。

标签： python dataframe dictionary

【解决方案1】：

您可以使用hjson 模块

import hjson
data = ['{heading : 0.002, pitch : 0.000, roll : -0.000, yaw : 0.000}',
        '{heading : 0.001, pitch : 0.003, roll : -0.000, yaw : 0.005}']
new_data = [hjson.loads(d) for d in data]
import pandas as pd
pd.DataFrame(new_data)


    heading     pitch   roll    yaw
0   0.002       0.000   0       0.000
1   0.001       0.003   0       0.005

【讨论】：

谢谢，我去测试一下
Python 本身也有 json 内置模块，不需要 pip install: json.load

【解决方案2】：

Pandas 有一个pd.read_json 方法。

来自文档：

>>> df.to_json(orient='records')
'[{"col 1":"a","col 2":"b"},{"col 1":"c","col 2":"d"}]'
>>> pd.read_json(_, orient='records')
  col 1 col 2
0     a     b
1     c     d

【讨论】：