如何将pandas数据帧to_json()写入json格式的s3
将pandas数据帧（DataFrame）使用to_json()方法写入S3存储的JSON格式文件的步骤如下：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import boto3- 创建一个S3客户端：
s3_client = boto3.client('s3')- 将pandas数据帧转换为JSON字符串：
json_data = df.to_json()- 定义要存储的S3桶名和文件名：
bucket_name = 'your_bucket_name'
file_name = 'your_file_name.json'- 将JSON字符串上传到S3桶：
s3_client.put_object(Body=json_data, Bucket=bucket_name, Key=file_name)完成以上步骤后，pandas数据帧的JSON格式文件将成功写入S3存储中。
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1回答
在python中创建了一个大型数据帧(几百万行，几千列)。该数据帧将使用PyRserve传递给R。这必须要快--最多几秒钟。
pandas中有一个to_json函数。对于这么大的对象，来回进行json对话是唯一的方法吗？对于这么大的物体可以吗？
我总是可以将它写入磁盘并读取它(使用fread时速度很快，这就是我所做的)，但是最好的方法是什么呢？
浏览 3提问于2013-08-26得票数 0
有没有可能使用任何Python库函数将json写到没有索引值和嵌套的文件中，例如pandas.DataFrame.to_json？我的数据帧永远只有一行，解析它的系统无法处理索引值，并要求结构采用这种特定的方式。 我想要实现的目标： {"A":"D","B":"F","C":"G"} 代码示例： import pandas as pd
data = [["D", "F", "G"]]
df = pd.DataFrame(data, columns
浏览 37提问于2021-08-26得票数 0
1回答
s3选择到pandas数据帧
、、、、
我正在使用JSON读取S3文件并输出到JSON.现在我想要将JSON从S3精选输出到pandas数据帧中。是否可以将S3 Select JSON输出转换为pandas数据帧？
浏览 2提问于2018-06-14得票数 1
当将属性timestamp为2013-11-29 19:51:00的Pandas数据JSON转换为JSON时，timestamp变为1385754660000000000。
print df['timestamp']
print json.loads(row.to_json())
问题：为什么有这么多零，结果不是1385754660吗？
浏览 3提问于2013-11-30得票数 4
2回答
我想将我的写成一组JSON文件，特别是每个JSON文件数组。让我用一个简单的(可复制的)代码来解释。
我们有：
import numpy as np
import pandas as pd
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame({'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}))
将dataframe保存为：
df.write.json('s3://path/to/json')
刚创建的每个文件每行都有一个JSON对象，如下所示：
{"x&#
浏览 8提问于2019-10-04得票数 11
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我使用此代码将每一行熊猫DataFrame df转换为Json字符串。问题是它打印的是None，但是df.head()打印出数据。
import pandas as pd
import json
df = pd.read_csv('mydataset.csv')
for i in df.index:
print df.loc[i].to_json("row{}.json".format(i))
if i==10:
break
如何将每一行作为Json字符串变量并打印出来？Json字符串的结构是简单的，没有数组，只有字符串、整数
浏览 4提问于2017-10-19得票数 2
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2回答
当我们创建spark数据帧时，我们将数据帧中的数据发送到Kudu和Kafka(依次被提取并进入S3)
然而，一旦数据帧被插入，我们在Kudu中看到的精度是1e-15
现在，如果我使用相同的数据帧并将其转换为Kafka可以使用的格式
override def getKafkaDataFrame(df: DataFrame) : DataFrame = {
df.withColumn("key", to_json(struct(df.col(PK1),
df.col(PK2)))
.withColumn("value", to_json(struct(
浏览 51提问于2020-02-07得票数 0
我已经丢弃了一个扩展基于this answer的json编码器的数据帧字典。我只是改变了转储数据帧的方式，出于我自己的目的，将表的“记录”改为orient=的“表”。 不知何故，我无法从json读取数据帧；准确地说，pandas似乎可以正确读取它(没有引发异常)，但它充满了NaN值。 有没有人可以检查我是否做错了什么，或者这是不是熊猫的bug (可能指的是多索引数据帧)？ 我使用的是pandas版本1.1.4。 下面的代码足以(我希望)测试pandas是否在我的机器上是KO的，或者我是否以某种方式弄乱了数据帧的格式。我还尝试用一个包括两个索引的虚拟数据帧来重现它，并且没有遇到问题。 还要注意
浏览 13提问于2020-12-03得票数 0
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我写了两个小程序：
第一个将数据从.txt文件导入到熊猫数据框架中，操作数据并将最终数据导出到json文件中。
第二个代码将json文件中的数据导入数据帧。
不幸的是，当从json文件导入数据时，列的顺序发生了变化。我在网上看到了几个示例，其中使用OrderedDict在新表中创建固定结构，但如何将OrderedDict应用于现有表？
我尝试过几个版本，包括下面的版本，但没有一个版本有效：
df = OrderedDict(pd.DataFrame.from_dict(json_data, orient='columns'))
和
data = OrderedD
浏览 0提问于2018-12-24得票数 7
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2回答
我想把dataframe转换成json文件。目前我的数据帧如下所示：
a b
P1 7950
P2 1274
P3 6160
我想把这个数据帧转换成json文件，其中第一列的值是键，第二列的值是值:就像{P1:7950, P2:1274, P3:6160)
我试过了，但它产生的输出形式不正确(不是我上面提到的)。
df.set_index('a').to_json()
浏览 0提问于2018-01-11得票数 4
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我不知道如何正确组织从我的pandas数据帧创建的JSON数据。这是我的代码： with open (spreadsheetName, 'rb') as spreadsheet:
newSheet = spreadsheet.read()
newSheet = pd.read_excel(newSheet)
exportSheet = newSheet.to_json('file.json', orient = 'index') 我希望JSON数据看起来像这样 {
"cars": [
{
浏览 9提问于2021-04-26得票数 0
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1回答
我想知道如何将数据帧转换为json格式。 name ㅣ type ㅣ count
'james'ㅣ 'message'ㅣ 4
'kane' ㅣ 'text' ㅣ 3
'james'ㅣ 'text' ㅣ 2
'kane' ㅣ 'message'ㅣ 3 数据帧到json格式 data = [
{name : 'james', 'message' : 4, 'text; : 2}, {&
浏览 9提问于2020-08-14得票数 1
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1回答
我有一个数据集，其中有状态和城市，现在状态有多个城市，我想按状态对它们进行分组，并将输出转换为JSON
数据帧
City State
0 A foo
1 B bar
2 D foo
3 C moo
4 E foo
5 F bar
我是这样做的：
df = data[["City","State"]]
df.groupby("State")
但我得到以下信息
<pandas.core.groupby.generic.Da
浏览 0提问于2020-06-05得票数 0
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我想转换一个大的spark数据帧到Pandas超过1000000行。我尝试使用以下代码将spark数据帧转换为Pandas数据帧：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
result.toPandas()
但是，我得到了错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pyspark/sql/da
浏览 3提问于2018-07-04得票数 7
如何将S3存储桶中的大量文件加载到单个PySpark数据帧中？我在一个EMR实例上运行。如果文件是本地的，我可以使用SparkContext textFile方法。但是当文件在S3上时，我如何使用boto3加载多个不同类型的文件(CSV，JSON，...)转换成一个单独的数据帧进行处理？
浏览 0提问于2018-05-29得票数 3
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我正在运行一个sql并输出我正在读的pandas df。现在，我需要将数据转换为json，并需要对数据进行规范化。我尝试过to_json，但这给出了部分解决方案。
数据帧输出：
| SalesPerson | ContactID |
|12345 |Tom|
|12345 |Robin|
|12345 |Julie|
预期JSON：
{"SalesPerson": "12345", "ContactID":"Tom","Robin","Julie"}
请看下面我试过的代码。
q = Se
浏览 30提问于2019-08-15得票数 1
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1回答
我已经开始使用pandas按日期进行一些聚合。我的目标是计算在特定日期发生的度量的所有实例，然后用D3表示。为了说明我的工作流程，我有一个查询集(来自Django)，如下所示：
queryset = [{'created':"05-16-13", 'counter':1, 'id':13}, {'created':"05-16-13", 'counter':1, 'id':34}, {'created':"05-17-13", '
浏览 0提问于2013-10-07得票数 11
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我有一个Pandas Dataframe，上面有北欧字母ç，ø和§。我想将此数据帧格式化为JSON。除了在JSON文件中写着"\u00e5“之外，一切都运行得很好。我尝试过以下几种方法：
import json
df_qnapairs.questions = df_qnapairs.questions.str.encode('utf-8')
json_dump = json.dumps(df_qnapairs.to_json(orient = 'records'), ensure_ascii = False)
json_dump
然而，输出看起来是一
浏览 10提问于2021-02-25得票数 1
1回答
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [
["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"
浏览 18提问于2021-04-06得票数 1
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如何将下面的数据帧转换为json输出？reference，引用，referenceParent，级别，description，storeChain，说明
json输出：
data = '[ { "hierarchies": [ '
'{'
' "reference": "Sephsub",'
' "referenceParent": "SephC",'
' "level&#
浏览 2提问于2021-05-21得票数 0
我在Pandas dataframe中有数据，我可以通过调用以下命令将数据写入JSON文件：
df.to_json('filepath', orient='records')
这将数据作为json对象的数组写入JSON文件。
{"col“：”a“，"col 2":"b"}，{"col 1":"c"，”col2“：”d“}
我希望json文件中的数据如下所示，即只有逗号分隔的JSON对象而没有数组
{"col“：”a“，"col 2":"b"}
浏览 9提问于2017-10-26得票数 0
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我正在使用StringGrouper将相似的数据分组在一起，我想在json文件中看到组数据，如何将数据解析成json文件，下面是我的代码：
import pandas as pd
from string_grouper import match_strings, match_most_similar, \
group_similar_strings, compute_pairwise_similarities, \
StringGrouper
string_grouper = StringGrouper(data['name'],ignore_index=True,min_s
浏览 0提问于2021-09-21得票数 0
我有一个很大的数据帧，我需要将每一行转换成JSON，然后对每个产生的JSON msg进行“一些处理”。最简单的方法似乎是在dataframe上调用.toJSON()，收集结果并循环结果，以便在每次迭代时进行处理。但是在大型数据帧上调用.toJSON()是一种可伸缩的方法吗？如果不是，那么将数据帧中的每一行转换为JSON的最佳方式是什么？
浏览 36提问于2021-04-19得票数 0
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有些查询结果输出需要JSON格式，查询在单元中运行，并在AWS s3上发布结果。
浏览 1提问于2020-05-23得票数 0
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我想要更改JSON结构以生成预期的输出。
我不想用Python和Pandas来实现它。
任何关于如何改变json格式的想法，
这样我就可以直接通过pd.read_json(JSON_STR)获得输出。
谢谢
数据帧的当前输出
json_str='''{
"2013-03-20_change_in_real_gdp":{
"2013":{
"upper_end_of_central_tendency":"2.8",
"lower_end
浏览 0提问于2015-03-19得票数 0
这个问题的答案可能非常简单，但经过几个小时的搜索，我真的找不到它。 我正在尝试从熊猫数据帧中返回一个使用Django的JsonResponse。我尝试过的众多方法中的一种是： from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import pandas as pd
@csrf_exempt
def do_request(request):
result = pd.DataFrame({'bla':[1,2,3],'bla2'
浏览 40提问于2020-01-23得票数 0
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我有一个需求，我需要读取s3桶中的多个Json文件，我正在使用下面的代码
path = "s3://some-bucket/some-key/*.json"
df = spark.read.json(path)
现在，我在这个Dataframe中有Json数据，但是如何将它转换回与读取Json时相同的Json格式呢？我知道我可以把这个火花df转换成熊猫df，但是我尝试了所有熊猫定向参数的选择，没有一个给我同样的Json。
浏览 2提问于2021-09-02得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Pandas/Python客户端接口查询Google BigQuery。我在这里遵循教程：https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigquery-storage-python-pandas。我能够让它工作，但我想以JSON格式查询数据，该格式可以直接从WebUI下载(见截图)。有没有一种方法可以下载如图所示的JSON结构的数据，而不是将其转换为数据框对象？ 我想命令应该在本教程中的这部分代码中的某个地方： dataframe = (
bqclient.query(query_string)
.result()
.t
浏览 25提问于2019-09-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在从s3存储桶中读取大量文件。 在读取这些文件之后，我想对数据帧执行过滤操作。 但在执行过滤操作时，会再次从s3存储桶下载数据。如何避免数据帧重新加载？ 在过滤操作之前，我已经尝试过缓存和/或持久化数据帧。但是，数据还是从s3存储桶中以某种方式再次被拉了出来。 var df = spark.read.json("path_to_s3_bucket/*.json")
df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)
df = df.filter("filter condition").sort(col("
浏览 6提问于2019-09-05得票数 0
我正在使用Kedro管理一个数据管道，在最后一步，我将一个巨大的csv文件存储在一个S3桶中，我需要将它加载回Server。
我通常会用来实现这一点，但不太确定如何将其放入kedro模板中。这是目标表和在S3中配置的catalog.yml桶
flp_test:
type: pandas.SQLTableDataSet
credentials: dw_dev_credentials
table_name: flp_tst
load_args:
schema: 'dwschema'
save_args:
schema: 'dwschema
浏览 4提问于2021-07-13得票数 0
回答已采纳
我正在解析URL中POST请求中的JSON数据，希望提取date并将其转换为Python中的Date类型，这一切都是我在dask中完成的。如何将其转换？ 在此之前，我曾尝试使用pandas数据帧，使用： datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d').date().__str__()
浏览 9提问于2020-01-28得票数 1
我在dataframe df中有一个json列，我正尝试将其转换为嵌套的json，并将其保存为txt文件以供客户端使用： 数据帧df "json":{"0":{"status":"Active","task_name":"transientAlertf9b8b69eb4b84bd597b3983566ffc538","schedule":"","owner":"","task_type":"FraudIncre
浏览 7提问于2019-02-12得票数 0
回答已采纳
我目前有一个pandas数据帧，我希望当你使用Falcon命中API端点时下载它。目前我有以下代码。
data = df
resp.status = falcon.HTTP_200
resp.stream = data
resp.content_type = 'text/csv'
如何通过网络将数据帧的内容发送到，以便在访问API端点时将其下载？如有任何帮助，我们不胜感激！谢谢!
浏览 24提问于2017-08-26得票数 0
1回答
我有一个flask/python站点，它需要将pandas列- CountryCode ("US")和Value (192656.56) -返回给一个呈现JVectorMap的html模板 mapData必须如下所示： var gdpData = {
"AF": 16.63,
"AL": 11.58,
"DZ": 158.97,
...
}; Dataframe看起来像这样： ? 如果这个pandas df是一个json列表(参见- http://api.worldbank.org/v2/country/
浏览 24提问于2020-04-12得票数 0
1回答
我正在寻找一种标准的pythonic方法来将日志文件中的两种常见模式加载到pandas数据帧中。
跨多行的记录：
=REPORT==== 26-Jun-2018::18:30:00 ===
column_1: some data
column_2: {'maybe': 'json or something'}
=REPORT==== 26-Jun-2018::19:30:00 ===
column_1: some data
column_2: {'maybe': 'json or something
浏览 1提问于2018-07-06得票数 1
3回答
摘要
我已经创建了由pandas对象(如DataFrame和Panel)组成的数据对象，我希望将这些对象序列化为json，而速度是首要考虑因素。
使用pandas.Panel的示例
比如说，我有一个像这样的面板：
In [54]: panel = pandas.Panel(
numpy.random.randn(5, 100, 10),
items = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
major_axis =
浏览 10提问于2015-01-21得票数 2
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我有一个创建数据帧的AWS lambda函数，我需要将此文件写入到S3存储桶中。 import pandas as pd
import boto3
import io
# code to get the df
destination = "output_" + str(datetime.datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H_%M_%S')) + '.json'
df.to_json(destination) # this file should be written to S3 bucket
浏览 9提问于2021-01-14得票数 2
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我的excel文件有500行数据。我正在尝试获取500个单独的JSON文件。每个文件应该只有1行的数据。提前谢谢你。
import json
import pandas
excel_data_df = pandas.read_excel("F:/2/N.csv.xlsx",
sheet_name='Sheet1')
json_str =
excel_data_df.to_json(orient='records')
for idx, row in enumerate(json_str):
fpath = str(idx) + ".js
浏览 2提问于2022-05-07得票数 0
2回答
我想知道如何将pyspark dataframe转换为json格式。 name ㅣ type
'james'ㅣ 'message'-> 4, 'text' ->3
'kane' ㅣ 'message'->2, 'text'->3 数据帧到json格式 data = [
{name : 'james', 'message' : 4, 'text; : 3}, {'name' : '
浏览 12提问于2020-08-14得票数 0
1回答
我有一个键，它有两列作为“DataFrame”：id1和id2 val df1 = Seq(
(1, 11, "n1", "d1"),
(1, 22, "n2", "d2"),
(2, 11, "n3", "d3"),
(2, 11, "n4", "d4")
).toDF("id1", "id2", "number", "data")
scala> df1.show
+---+-
浏览 18提问于2019-02-13得票数 1
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我首先通过Pandas read_csv()函数将CSV读入pandas数据帧。现在数据在一个实际的数据框中，我尝试编写如下内容：
for row in df.iterrows():
row[1].to_json(path_to_file)
这是可行的，但是只有最后一行被保存到磁盘上，因为我每次调用row1.to_json(path_to_file)时都会重写文件。我已经尝试了其他一些文件处理选项，但都没有用。有没有人能就如何继续进行提供一些见解？
谢谢!
浏览 1提问于2015-03-11得票数 15
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1回答
熊猫to_json与群
、、、
对于像这样的pandas数据
key val1 val2
a a1 a2
a b1 b2
c c1 c2
如何将其转换为以下json？需要对“key”进行分组，并将其值用作json中的键：
{
"a":[{"val1":"a1",
"val2":"a2"},
{"val1":"b1",
"val2":"b2"}],
"c":[{&
浏览 10提问于2022-11-17得票数 0
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2回答
我使用Python的从Yahoo获得一些财务数据，这是pandas_datareader的一个内置功能。我希望访问它打印出来的日期，但它似乎不在列中，也不在我所需的json中，但是当我打印出对象时，它是否存在：
from pandas_datareader.data import DataReader
import datetime
start = datetime.datetime(2015, 6, 1)
goog = DataReader('GOOGL', 'yahoo', start)
goog.to_json(None, orient="rec
浏览 3提问于2015-07-20得票数 1
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1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
2回答
阅读最后N行S3拼花表
、、、
如果我将讨论过的应用到S3 buck中读取S3 buck中的拼花文件，特别是：
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
当表随着时间的推移越来越大时，我需要定期进行检索，我只想将最后的N行读入数据帧。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 4
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3回答
我需要用python中的boto3从S3存储桶中读取多个csv文件，最后在pandas中将这些文件合并到单个数据帧中。
我能够从以下python脚本中读取单个文件
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('test-bucket')
for obj in bucket.objects.all():
key = obj.key
body = obj.get()['Body'].read()
下面是我的道路
files/splittedfiles/Code-345678
在Co
浏览 2提问于2018-10-17得票数 6
我有一个很大的GeoDataFrame，我想逐行转换成GeoJSON并发送到API。API一次只能接收一个条目。我不想一次转换所有的数据，因为它占用太多的内存。但是，对单个行应用to_json()失败。
import geopandas
from shapely.geometry import Point
d = {'col1': ['name1', 'name2'], 'geometry': [Point(1, 2), Point(2, 1)]}
gdf = geopandas.GeoDataFrame(d)
gdf.to_
浏览 2提问于2022-07-04得票数 0
我正在使用将数据帧写入blob中的一个文件夹，该文件夹被保存为部分文件：
df.write.format("json").save("/mnt/path/DataModel")
文件保存为：
我使用以下代码将其合并为一个文件：
#Read Part files
path = glob.glob("/dbfs/mnt/path/DataModel/part-000*.json")
#Move file to FinalData folder in blbo
for file in path:
shut
浏览 4提问于2019-11-20得票数 1
1回答
我一直在使用Dask Concurrent.futures ，但我在使用(过时的) 时遇到了一些问题。具体地说，使用位置索引将dask数据帧分成测试/训练拆分：
train = dfs[:-1]
test = dfs[-1]
我也尝试过，但都无济于事：
train = dfs.loc[:-1]
test = dfs.loc[-1]
这给了我一个错误：
KeyError Traceback (most recent call last)
/opt/anaconda/lib/python3.5/site-packages/panda
浏览 13提问于2018-02-14得票数 4
我在Python语言中有一个函数，它是在我的经纪人提供的API中定义的，名为"getCalendar“，它接收一系列新闻公告和对市场的预期影响。如何将这个以JSON对象形式到达的列表转换为pandas数据帧，以便对其进行分析？
附注: API是一个到服务器的连接，首先建立服务器，然后才能从那里流式传输数据，所以使用url地址并将其转换为pandas dataframe是不可能的。提前感谢您的帮助。
浏览 2提问于2013-09-09得票数 1
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