我从一个API服务获取JSON数据,然后我想使用DataFrame将数据输出到CSV。因此,我正在尝试将一个字典列表转换为一个熊猫DataFrame,该列表包含大约100.000个字典和大约100个键值对,嵌套深度可达4层。我使用了以下代码,但它的运行速度非常慢: # Convert each JSON data event to a Pandas Dat
我正在解析嵌套的字典,它们的嵌套程度不同(字典中的字典中的字典,等等)。我事先不知道字典嵌套到了什么程度。 问题是,某些字典值是numpy.ndarrays。当我尝试将字典my_dictionary写成JSON时, with open(my_dictionary, 'w') as f:
json.dump(my_dictionary,
我提取了一些加密货币数据,这些信息在一个嵌套的字典中。我能够通过以下代码访问第一个字典的关键字以及价格和其他信息,从而“隔离”我想要的信息: c = df['quote'][9]['USD']['price'] 然而,我想把它放在一个表中。我能够将字典转换为DataFrame;但是,我不能将列中嵌套的字典从列转到它自己的dataframe中以分配列。我想对所
我使用了一个包含国家和服务数据的dataframe来统计按国家分组的服务的重现率,并生成了字典d。我一直在尝试将dict转换为json,因为dict类型是不可调用的。但它给出了以下error。如何将int64转换为字符串?TypeError: Object of type 'int64' is not JSON serializabled = {'India': {'A&
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。我有一个数据帧,如下所示: Current Dataframe 以下是行的外观示例: Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标:(仅作为示例进行了简化)Code Example Table 但是,当尝试对整个dataframe应用规范化函数时,我得到'str‘对象没有'values’属性。