Я пытаюсь создать единственный объект Pandas DataFrame из глубоко вложенной строки JSON.
Схема JSON:
{"intervals": [
{
pivots: "Jane Smith",
"series": [
{
"interval_id": 0,
"p_value": 1
},
{
"interval_id": 1,
"p_value": 1.1162791357932633e-8
},
{
"interval_id": 2,
"p_value": 0.0000028675012051504467
}
],
},
{
"pivots": "Bob Smith",
"series": [
{
"interval_id": 0,
"p_value": 1
},
{
"interval_id": 1,
"p_value": 1.1162791357932633e-8
},
{
"interval_id": 2,
"p_value": 0.0000028675012051504467
}
]
}
]
}
Желаемый результат Мне нужно сгладить это, чтобы создать таблицу:
Actor Interval_id Interval_id Interval_id ...
Jane Smith 1 1.1162 0.00000 ...
Bob Smith 1 1.1162 0.00000 ...
Первый столбец - это значения Pivots
, а остальные столбцы - значения ключей interval_id
и p_value
, хранящихся в списке series
.
Пока у меня есть
import requests as r
import pandas as pd
actor_data = r.get("url/to/data").json['data']['intervals']
df = pd.DataFrame(actor_data)
actor_data
- это список, где длина равна числу индивидуумов, т.е. pivots.values()
. Объект df просто возвращает
<bound method DataFrame.describe of pivots Series
0 Jane Smith [{u'p_value': 1.0, u'interval_id': 0}, {u'p_va...
1 Bob Smith [{u'p_value': 1.0, u'interval_id': 0}, {u'p_va...
.
.
.
Как я могу перебирать этот список series
, чтобы получить значения dict и создать N отдельных столбцов? Должен ли я попытаться создать DataFrame для списка series
, изменить его, а затем связать столбцы с именами актеров?
UPDATE:
pvalue_list = [i['p_value'] for i in json_data['series']]
это дает мне список списков. Теперь мне нужно выяснить, как добавить каждый список в строку в DataFrame.
value_list = []
for i in pvalue_list:
pvs = [j['p_value'] for j in i]
value_list = value_list.append(pvs)
return value_list
Это возвращает NoneType
Решение
def get_hypthesis_data():
raw_data = r.get("/url/to/data").json()['data']
actor_dict = {}
for actor_series in raw_data['intervals']:
actor = actor_series['pivots']
p_values = []
for interval in actor_series['series']:
p_values.append(interval['p_value'])
actor_dict[actor] = p_values
return pd.DataFrame(actor_dict).T
Возвращает правильный DataFrame. Я перенес его так, чтобы люди были рядами, а не столбцами.