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也許有人可以幫助我。我試圖平以下IST爲大熊貓數據幀:從嵌套json列表中拼合熊貓DataFrame
[{u'_id': u'2',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'name': u'name3'},
u'_type': u'doc'},
{u'_id': u'5',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'dat': u'2016-12-12', u'name': u'name2'},
u'_type': u'doc'},
{u'_id': u'1',
u'_index': u'list',
u'_score': 1.4142135,
u'_source': {u'name': u'name1'},
u'_type': u'doc'}]
結果應該是這樣的:
|_id | _index | _score | name | dat | _type |
------------------------------------------------------
|1 |list |1.4142..| name1| nan | doc |
|2 |list |1.4142..| name3| nan | doc |
|3 |list |1.4142..| name1| 2016-12-12 | doc |
但所有我試圖做的是不可能得到想要的結果。 我以前是這樣的:
df = pd.concat(map(pd.DataFrame.from_dict, res['hits']['hits']), axis=1)['_source'].T
但後來我鬆散的類型至極是_source領域之外。 我也試圖與
test = pd.DataFrame(list)
for index, row in test.iterrows():
test.loc[index,'d'] =
工作,但我不知道如何來使用領域_source並追加到原始數據幀的地步。
有人有一個想法如何去成爲期望的結果?