Pandas - json在数据帧内归一化
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，使得数据处理变得更加简单和高效。而json是一种轻量级的数据交换格式，常用于数据的存储和传输。
在Pandas中，可以使用json_normalize函数来实现将json数据归一化到数据帧内。归一化是指将嵌套的json数据转换为扁平的表格形式，方便进行数据分析和处理。
下面是一个完善且全面的答案：
概念： Pandas：Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理工具，提供了高效的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。
json：json是一种轻量级的数据交换格式，常用于数据的存储和传输。它使用键值对的方式表示数据，支持多种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、数组和对象等。
分类： Pandas是一个数据处理工具，而json是一种数据格式。Pandas主要用于处理结构化的数据，而json可以用于表示复杂的数据结构，包括嵌套的数组和对象。
优势： Pandas提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。而json作为一种通用的数据格式，具有简洁、易读、易解析的特点，适用于不同编程语言和平台之间的数据交换。
应用场景： Pandas可以应用于各种数据分析和数据处理场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。而json常用于Web开发、移动应用开发、API接口设计等场景，用于表示和传输结构化的数据。
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- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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- 云数据传输 CTS：https://cloud.tencent.com/product/cts
以上是关于Pandas和json在数据帧内归一化的完善且全面的答案。希望对您有帮助！
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A有一个带有值的数据帧：
user value
1 0
2 1
3 4
4 2
5 1
当我尝试用density=True绘制直方图时，它显示了非常奇怪的结果
df.plot(kind='hist', denisty=True)
我非常清楚第一个bin几乎涵盖了100%的值。在这种情况下，密度应该大于0.8。但plot显示的是0.04左右。
这怎么会发生呢？也许我把density的意思弄错了。顺便说一句，数据帧中有大约80万个值，以防与之相关。以下是数据帧的describe：
count 795846.000000
mean 5.22
浏览 16提问于2019-11-28得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在使用python和pandas从数据帧中随机抽取样本。我的数据帧如下所示： 第一列包含时间，第二列是平均速率，第三列是1-sigma，第四列是与该行描述的事件相关的概率。 ? 我知道我可以使用下面的代码来绘制加权样本： random=df.sample(n=100000, replace=True, weights='P>0', axis=0) 但我不确定在这里使用概率是正确的“权重”。简而言之，我需要具有较低P>0的值的采样频率低于具有P>0的值的采样频率。 有人愿意在这方面分享意见/不同的选择吗？ 谢谢!
浏览 24提问于2020-04-24得票数 1
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我正在从json对象读取一些数据，然后使用pandas.to_json()将其转换为dataframe。完成此操作后，我希望通过对特定变量的值数进行计数，对结果数据帧执行聚合。下面是数据帧的数据类型摘要。 df3.types
id object
origin object
dtype: object 当我尝试执行 df3.groupby(['origin']).count() 但这会产生一个错误 TypeError: unhashable type: 'dict' 我不清楚该怎么做。 我已经尝试过将id和origin显式地转换为字符串，但这
浏览 23提问于2020-12-12得票数 0
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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
1回答
Pandas滚动应用乘法
、、、
我本以为这是pd.DataFrame().rolling()或pd.Series().rolling()的基本应用程序，但pandas滚动函数似乎不能处理应用于滚动窗口的标量乘法；我希望我错了，有人能发现错误。 我尝试取一个序列(或数据帧)的滚动窗口，并将该序列/数据帧的每一行乘以一个权重的序列/数据帧(这些权重已经预先计算好了)。我认为应该可以工作的代码是： data.rolling(5).apply( lambda x: x*weights ) 使用 data = pd.Series( np.random.randint(1,101,2000) )
weights = pd.Serie
浏览 183提问于2021-03-31得票数 1
如何正确地标准化/缩放以影响我的错误度量(RMSE和MAE)？或者，如果可能，我如何对计算的RMSE进行归一化？我没有对真实的图形进行逆变换。或者，有没有办法对计算的RMSE进行归一化？
导入所需的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
将数据分解为x/y：
x = data.iloc[:, 1:]
y = data.iloc[:, :1]
调用训练和测试大小：
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x
浏览 25提问于2021-04-03得票数 0
我正在尝试获取数据帧，但在指定文件后，根据我在read.json中指定的参数，不断遇到各种错误消息。
我已经浏览了pandas.read_json文档中的许多参数，但是还没有找到解决方案。
import pandas
json_file = "https://gis.fema.gov/arcgis/rest/services/NSS/OpenShelters/MapServer/0/query?where=1%3D1&outFields=*&returnGeometry=false&outSR=4326&f=json"
pandas.read_j
浏览 6提问于2019-07-10得票数 1
我正在尝试将JSON文件读取到pandas数据帧中(更具体地说，最终目标是将JSON转换为CSV) 因此，我有一个JSON格式： ["[{\\"key1\\":\\"value1\\",\\"key2\\":\\"value2\\"}]"] 如果我使用下面这行代码，结果数据帧就会在一个大的blob中出现： df = df.read_json(json_filename) 我注意到，如果我手动进入JSON文件并删除所有\\，那么当我将其读取到数据帧中时，它会正常工作。但我感觉我没有使用正确的语法；Pandas我确
浏览 11提问于2021-06-24得票数 1
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1回答
我有一个脚本，它将嵌套的JSON作为pandas数据帧读取，并向其中添加一个新列，然后将其保存为JSON。 import numpy as np
from pandas.io.json import json_normalize
sample_json = {
"name": {
"emails": [{"address": "clark.kent@example.com"}],
"countries": [{"country": "US"
浏览 18提问于2019-06-06得票数 1
我用Python编写了以下代码。它从woocommerce的API获取json数据，然后生成我想要的csv文件，这样我就可以实现自动化。我的问题是，我得到的csv文件在同一行中的一列下有为订单购买的所有商品。我想要的是有1行为每个项目与所有其他列保持相同的每个订单。
import requests
from woocommerce import API
import pandas as pd
import json
import pandas
import csv
from pandas.io.json import json_normalize
import flatten_json
浏览 3提问于2021-02-19得票数 0
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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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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我是python的新手，碰碰运气，我有一个Json来提取特定的项，这些项将保存在变量中，并使用FOR循环将整个json数据显示为输出。基本上，我希望整个输出控制台在excel的数据帧(熊猫)的帮助下，或如果有其他方法非常可观。 import pandas as pd
import json
with open('i4.json', encoding = 'utf-8-sig') as f:
data = json.load(f)
for ib in data['documents']:
tit = ib['title']
st
浏览 7提问于2019-01-29得票数 1
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下面是我正在使用的JSON：
{
"2021-05-24": {
"RSI": "75.1354"
},
"2021-05-21": {
"RSI": "74.5561"
},
"2021-05-14": {
"RSI": "78.1510"
},
"2021-05-07": {
"RSI": &#
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
对于一个学校项目，我试图使用keras框架来预测数据，但当我试图获取预测数据时，它返回的是'nan‘损失和值。
源代码：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=5)
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(950, input_shape=(425,), activation='relu'))
model.add(Dense(425, activation='rel
浏览 7提问于2017-12-16得票数 4
我有一个包含超过50,000条tweet的csv文件，我在Pandas中以DataFrame的形式打开
df = pd.read_csv('dataset_tweets.csv')
我的目标是分析推文的情绪，在继续之前，我需要对推文进行规范化。我已经为此定义了一个函数，并且我想将输出添加为数据帧的新列(例如Text_Normalized)。
然而，如果满足某些条件(例如，如果tweet不是用英语编写的)，我可能还需要删除该行。
如何遍历数据帧，将"normalizer“函数应用于文本列，如果行不满足特定条件则将其删除，并最终添加一个文本规范化的新列？
浏览 6提问于2017-08-15得票数 1
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我正在使用一个包含嵌套JSON数据的文件，然后将其转换为pandas数据帧，以便过滤选择。问题是，当它被转换为pandas数据帧时，列名变成了JSON结构规定的{parent}.{child}。当我尝试将数据帧转换回JSON时，一旦过滤操作完成，JSON的嵌套结构就会丢失，剩下的就是下面的内容。有没有可能在转换回JSON时，我不会丢失JSON的嵌套结构？ with open('charts.json', 'r') as file:
charts = json.load(file)
lineChart = pd.json_normalize(charts
浏览 24提问于2020-10-07得票数 1
我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
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我试图从URL中解析JSON数据。我已经获取了数据并将其解析为数据。从外表上看，我错过了一步。
数据在excel中以JSON格式返回，但我的数据帧返回两列:条目编号和JSON文本
import urllib.request
import json
import pandas
with urllib.request.urlopen("https://raw.githubusercontent.com/gavinr/usa-
mcdonalds-locations/master/mcdonalds.geojson") as url:
data = json.loads(url.re
浏览 0提问于2017-09-13得票数 2
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1回答
方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。 方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为spark数据帧所需的时间以毫秒为单位。但与方法1相比，性能很差。使用Approach1，我能够在不到方法2所需时间的一半内完成。 我尝试了不同的优化技术，比如ZORDER，压缩(装箱)，使用insertInto而不是saveAsTable。但没有一种方法真正提高了性能。 如果我错过
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
我正在尝试将嵌套的JSON数据转换为pandas数据帧。我知道这里有很多关于这方面的资料，但我似乎仍然不能让它工作。如您所见，我创建了一个数据帧，目的是只获取某些数据(卧室、价格、大小、经度、纬度)。
任何帮助都是非常感谢的。
代码如下：
import json
import requests
import datetime
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
from urllib.request import urlopen
import json
import urllib.request, json
浏览 0提问于2017-11-26得票数 2
我已经加载了一个包含json文件的s3存储桶，并将其解析/平整成一个pandas数据帧。现在我有了一个175列的数据帧，其中有4列包含个人身份信息。
我正在寻找一个快速解决方案匿名这些列(名称和地址)。我需要保持信息的倍数，以便如果同一个人的姓名或地址出现多次具有相同的哈希。
pandas或其他包中是否有我可以利用的现有功能？
浏览 4提问于2017-12-28得票数 7
我正在从Pandas切换到Dask，并希望在数据帧上执行条件选择。我想提供一个条件列表，最好是布尔数组/序列，然后得到一个应用了所有这些条件的数据帧。 在Pandas中，我只是做了np.all(BoolSeries1，BoolSeries2，...)并将结果应用于数据帧。 import dask.array as da
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : np.random.rand(1000) , 'B':
浏览 10提问于2019-06-27得票数 2
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我有一个json文件，我将其转换为dict，如下所示：
{'DATA': [{'COMPANY_SCHEMA': 'ABC', 'CONFIG_TYPE': 'rtype', 'IM_ID': '44f8d1b4_437e', 'MODIFIED_DATE': 'Unknown', 'ID': 'Test', 'CONFIG_KEY': 'posting_f', 'SYSTEM_N
浏览 9提问于2018-05-08得票数 0
2回答
我正在尝试迭代文件夹中的json文件，并将它们全部附加到一个pandas dataframe中。
如果我说
import pandas as pd
import numpy as np
import json
from pandas.io.json import json_normalize
import os
directory_in_str = 'building_data'
directory = os.fsencode(directory_in_str)
df_all = pd.DataFrame()
with open("building_data/ro
浏览 11提问于2019-07-20得票数 2
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1回答
我有一个320行的数据帧。我用pandas把它转换成了ndjson：
df.to_json('file.json', orient='records', lines=True)
然而，在加载数据时，我只获得了200行。
with open('file.json') as f:
print(len(f.readlines()))
给出200
spark.read.json('file.json').count
也给了200
只有用pandas重新加载才能给出正确的行数：
pd.read_json('file.json
浏览 32提问于2017-02-17得票数 0
1回答
我正在尝试读取以下数据集，并将其转换为pandas数据帧：
它是一个包含以下格式的行的文件：
{'event_info': '...', 'event_timestamp': '...', 'event_type': '...'}
{'event_info': '...', 'event_timestamp': '...', 'event_type': '...'}
{'event_info&#
浏览 0提问于2020-11-10得票数 3
我需要抓取数百个页面，而不是存储每个页面的整个json，我只想将每个页面中的几列存储到pandas数据帧中。然而，在数据帧为空的一开始，我遇到了一个问题。我需要填充一个没有任何列或行的空数据帧。所以下面的循环不能正常工作： import pandas as pd
import requests
cids = [4100,4101,4102,4103,4104]
df = pd.DataFrame()
for i in cids:
url_info = requests.get(f'myurl/{i}/profile')
jdata = url_info.
浏览 23提问于2021-10-28得票数 0
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我正在使用api响应来获取印度pin代码列表以及州，国家和许多名称，这是在邮局字段，我想要专用的数据帧为邮局字段，请帮助 import pandas as pd
import numpy as np
import json
import requests
from pandas.io.json import json_normalize
response = requests.get("https://api.postalpincode.in/pincode/110094")
data = json.loads(response.text)
json_normalize(
浏览 8提问于2020-03-21得票数 0
我有很大的pandas表格数据帧要转换成JSON。标准的.to_json()函数没有为JSON创建紧凑的格式。如何获得像这样的JSON输出格式，只使用pandas？
{"index": [ 0, 1 ,3 ],
"col1": [ "250", "1" ,"3" ],
"col2": [ "250", "1" ,"3" ]
}
对于表格数据，这是一种非常紧凑的JSON格式。(我可以对行执行一次循环...但是)
浏览 0提问于2017-03-31得票数 10
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我已经使用pandas read_json将带有嵌套对象的json数据读取到数据帧中。
我想使用pandas to_gbq将数据推送到Google Big Query中，但对于像这样的嵌套元素会出现以下错误：
StreamingInsertError: Error at Row: 0, Reason: invalid, Location: payment_details, Message: This field is not a record.
其中数据帧如下所示：
df['payment_details'][1]
{u'credit_card_bin': u&
浏览 21提问于2017-12-13得票数 2
1回答
方法1:我已经使用pandas读取了json文件，并且我手中有一个数据帧，但是正如你在图片(链接)中看到的那样，在某些列中，元素本身是一个dict，我如何在当前的dataframe中使用dict的键创建列，作为具有各自值的列。
方法2:我附加了另一个图像，在这个图像中，我使用'with open‘读取了文件，所以它将是一个列表，然后使用json.normalize()将其转换为pandas数据帧。当我使用它时，我可以很容易地得到我想要的东西。
那么，在使用方法1的同时，如何使用新列转换我的数据帧呢？看看两张图片中的“Type”栏，你能明白我的意思吗？附言:我没有足够的徽章来上传照片
感
浏览 0提问于2020-05-18得票数 1
我正在尝试从一个网页中抓取一些数据，并将其放入一个熊猫数据帧中。我试着读了很多东西，但就是不能得到我想要的东西。我想要一个数据帧，所有的数据都在单独的列和行中。下面是我的代码。 import requests
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
r = requests.get('http://www.starcapital.de/test/Res_Stockmarketvaluation_FundamentalKZ_Tbl.php')
a = json.loa
浏览 96提问于2017-03-01得票数 21
回答已采纳
我有一个dataframe，其中一列是嵌套字典。我想创建一个函数，您可以在其中传递每一行和一个列名，并创建一个将列json_normalizes到一个数据帧中的函数。然而，我一直在获取和错误‘函数接受2个位置参数，6个被给定’在数据帧中有超过6列，在行col中有超过6列，所以我对如何提供6个参数感到困惑。 import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
def fix_row_(row, col):
if type(row[col]) == list:
df = json_normalize(
浏览 17提问于2020-05-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我写了一段代码来从网站上提取一些信息。输出是JSON格式的，我想将其导出为CSV。因此，我尝试将其转换为pandas数据帧，然后将其导出为pandas中的CSV。我可以打印结果，但它仍然不能将文件转换为pandas数据帧。你知道我的代码有什么问题吗？ # -*- coding: utf-8 -*-
# To create http request/session
import requests
import re, urllib
import pandas as pd
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
url = "https://w
浏览 11提问于2019-03-03得票数 1
嗨，我有一个带有pandas数据帧属性的类。我如何编码成json，这样pandas的dataframe属性也能被正确序列化？
class MachineObject(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._MachineName = ''
self._propsDataFrame = None # Pandas dataframe
我是这样序列化的：
print(json.dumps(machine_objects[0].__dict__))
但这给了我错误：
Ty
浏览 2提问于2021-04-10得票数 0
我已经从字典列表创建了一个pandas数据帧，并使用json_normalize取消了一列的透视。现在我必须将代码转换为使用pyspark而不是pandas。
df = pd.json_normalize(list_json,'Messages',['ID'])
ID, Active, Description, Priority
21122, true ,Test description1, 2
21233,true ,Test description1, 2
21233,true ,test2 , 3
在Pyspark中，我想不出一个类似的函数。
我已经使用
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
我正在使用C3.ai的API来分析统一的新冠肺炎数据。为了生成跨柯萨奇病毒爆发地点的确诊病例和死亡的时间序列，我成功地调用了evalMetrics API，但收到的响应是JSON。
如何最好地将其转换为python中的pandas dataframe，以便轻松地对此数据执行分析？
下面是我用来成功调用evalMetrics接口的代码：
import json, requests
locations_to_evaluate = ["China","Italy"]
expressions_to_evaluate = ["JHU_ConfirmedCases&
浏览 1提问于2020-04-14得票数 2
我有以下代码： import requests
import json
url = "https://apidojo-yahoo-finance-v1.p.rapidapi.com/stock/v2/get-chart"
querystring = {"interval":"5m","symbol":"AMRN","range":"1d","region":"US"}
headers = {
'x-rapidapi-key
浏览 17提问于2020-11-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要编写一个函数，它接受两个帧作为输入，并计算它们之间的差异。输出将是一个帧，其中每个像素的值表示目标帧和参考帧中相应像素之间的绝对差
最后，我需要以灰度显示这个“残差”帧。此处不计算任何运动矢量。
我该如何开始做这件事？
此外，我需要创建一个单一的观察窗口，将显示4个图像。
有什么解决方案吗？
浏览 2提问于2011-05-23得票数 0
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我在pandas中有一个两列的dataframe。一个是ID，另一个是长JSON对象，对于数据帧中的每个对象都是相同的对象。我的目标是为JSON对象中的每个键创建列。
以下是输入的示例
ID request_json
175431467 {"Rate":"50","Groups":"7 months - 3 years"
我想将其扩展为包含三列的数据帧: ID、Rate和Groups。
做这件事最好的方法是什么？
浏览 2提问于2017-06-14得票数 2
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我之前读过this的文章，注意到pandas应用函数，iterrows和for循环是非常慢和高效的处理pandas数据帧的方式。 我正在对一些文本数据进行情感分析，但使用apply会导致高内存使用率和低速度，类似于this answer中所示。 %%time
data.merge(data.essay.apply(lambda s: pd.Series({'neg':sid.polarity_scores(s)['neg'],
'neu':sid.
浏览 9提问于2020-01-07得票数 0
我一直在使用requests和Pandas做一些API请求。现在，我尝试使用for循环来遍历URL参数列表。当我使用print()进行测试时，我得到了整个列表的JSON响应。我真正想做的是将响应转换为Pandas数据帧，但我不知道我可以使用什么函数来实现这一点。 import requests
import requests_cache
from requests_cache import CachedSession
import pandas as pd
session = CachedSession()
base_url = "https://api.crossref.org
浏览 12提问于2021-10-08得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用read_json将json转换为pandas数据帧，但它总是创建额外的列而不是行
json：
'[{"1981121": {"Summary": "Tasa"}}, {"1981123": {"Summary": "This fox only jumps on the top"}}]'
代码：
pd.read_json(json,orient='index')
结果：
0
浏览 8提问于2018-07-28得票数 0
回答已采纳
我刚接触pandas和python，在这方面遇到了困难。我有一个复杂的nexted json文件，我想把它加载到pandas数据帧中。
我使用了以下代码：
import json
import urllib.request
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.io.json import json_normalize
file_str = 'C:\\file.json'
with open(file_str, 'r', encoding="utf-8") as json_fil
浏览 0提问于2017-01-24得票数 4
我想使用pandas.read_json()函数将数据导入到pandas数据帧中，并且我将使用table作为orient参数，以便能够提供数据类型信息。在本例中，输入json有一个schema属性，该属性可用于指定输入元数据，如下所示： {
"schema": {
"fields": [
{
"name": "col1",
"type": "integer"
},
{
"name": &
浏览 10提问于2020-03-25得票数 0
回答已采纳
我有以下熊猫数据框架： ? 字段'_source‘在内容中有一个JSON结构。我想将此字段转换为另一个包含对应列的数据帧。 此字段的类型为系列： type(df['_source'])
pandas.core.series.Series 在Pandas DataFrame中转换这个字段('_source')的最佳方式是什么？ 提前感谢 亲切的问候
浏览 11提问于2019-03-05得票数 0
我有一个要在flask应用程序中作为Flask Response对象返回的pandas dataframe。目前我正在将它转换为JSON Object，
df = df.to_json()
return Response(df, status=200, mimetype='application/json')
数据帧的大小非常巨大，可能是5000000 x 10。在客户端，当我将其反序列化为
df = response.read_json()
随着我的URL request parameters数量的增长，dataframe也随之增长。与序列化相比，反序列化的时间在linea
浏览 4提问于2016-07-15得票数 15
我正在使用，并通过pandas数据帧读取它。我只需要使用paperAbsrtract列，它有一些缺失的数据。
filename = "sample-S2-records"
df = pd.read_json(filename, lines=True)
abstract = df['paperAbstract']
因为abstract数据帧中有一些丢失的数据，所以我想删除那些空的行。因此，遵循，我将在下面这样做
abstract.dropna(how='all')
但这并不会删除这些空行。它们仍然在abstract数据帧中。我遗漏了什么？
浏览 0提问于2018-10-05得票数 3
我正在研究PySpark。我有一个数据框，我需要将其转储为JSON文件，但JSON文件应具有以下格式，例如- {"Column 1": [9202, 9202, 9202, ....], "Column 2": ["FEMALE", "No matching concept", "MALE", ....]} 因此，每列应该有一个键，相应的值应该包含该列中的所有值的列表 我尝试将其转换为Pandas数据帧，然后在将其作为JSON转储之前转换为字典，并成功地完成了转换，但由于数据量非常大，我想直接在PySpark数据
浏览 14提问于2019-12-18得票数 1
回答已采纳
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