Question

我试图从JSON文件创建DataFrame。

我有一个名为“ Series_participants”的列表，其中包含此JSON文件的一部分。当我打印时，我的清单看起来像这样。

participantId                                                                1
championId                                                                  76
stats                        {'item0': 3265, 'item2': 3143, 'totalUnitsHeal...
teamId                                                                     100
timeline                     {'participantId': 1, 'csDiffPerMinDeltas': {'1...
spell1Id                                                                     4
spell2Id                                                                    12
highestAchievedSeasonTier                                               SILVER
dtype: object
<class 'list'>

在我将此列表转换为这样的DataFrame之后

pd.DataFrame(Series_participants)

但是，熊猫使用“ stats”和“ timeline”的值作为DataFrame的索引。我希望具有自动索引范围（0，...，n）

编辑1：

   participantId    championId     stats  teamId    timeline    spell1Id  spell2Id  highestAchievedSeasonTier
0       1               76         3265     100       NaN          4          12     SILVER

我希望有一个数据框，其中包含“统计”和“时间轴”列，其中包含其值的系列，如“系列”显示中一样。

我的错误是什么？

编辑2：

我尝试手动创建DataFrame，但是熊猫没有考虑我的选择，最后选择了Series的“ stats”键的索引。

这是我的代码：

for j in range(0,len(df.participants[0])):

    for i in range(0,len(df.participants[0][0])):

        Series_participants = pd.Series(df.participants[0][i])
        test = {'participantId':Series_participants.values[0],'championId':Series_participants.values[1],'stats':Series_participants.values[2],'teamId':Series_participants.values[3],'timeline':Series_participants.values[4],'spell1Id':Series_participants.values[5],'spell2Id':Series_participants.values[6],'highestAchievedSeasonTier':Series_participants.values[7]}

        if j == 0:
            df_participants = pd.DataFrame(test)

        else:
            df_participants.append(test, ignore_index=True)

双重循环是解析我的JSON文件的所有“参与者”。

最后编辑：

我通过以下代码实现了我想要的：

for i in range(0,len(df.participants[0])):

    Series_participants = pd.Series(df.participants[0][i])

    df_test = pd.DataFrame(data=[Series_participants.values], columns=['participantId','championId','stats','teamId','timeline','spell1Id','spell2Id','highestAchievedSeasonTier'])

    if i == 0:
        df_participants = pd.DataFrame(df_test)
    else:
        df_participants = df_participants.append(df_test, ignore_index=True)

print(df_participants)

感谢大家的帮助！

Answer 1

每条评论均已更新：熊猫数据框可以容纳字典，但不建议这样做。

Pandas解释说，您希望每个字典键都有一个索引，然后在它们之间广播单个项目列。

因此，为了帮助您解决问题，我建议您将字典中的项目读为列。数据帧通常用于什么并且非常擅长。

由于熊猫试图通过键，值对读取字典而导致的示例错误：

df = pd.DataFrame(columns= ['a', 'b'], index=['a', 'b'])
df.loc['a','a'] = {'apple': 2}

返回

ValueError: Incompatible indexer with Series

以下注释中的每个jpp（使用构造函数方法时）：

“它们可以容纳任意类型，例如

df.iat[0, 0] = {'apple': 2}

但是，不建议以这种方式使用熊猫。”

Answer 2

如果尝试将包含字典的列表，系列或数组输入到对象构造函数中，它将无法识别您要执行的操作。解决此问题的一种方法是手动设置：

df.at['a', 'b'] = {'x':value}

请注意，只有在您的DataFrame中已创建列和索引的情况下，以上内容才有效。

Answer 3

为了提高效率，您应该在构建数据框时尝试操作数据（em），而不是单独进行操作。

但是，要拆分字典键和值，可以使用numpy.repeat和itertools.chain的组合。这是一个最小的示例：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2],
                   'B': [{'key1': 'val0', 'key2': 'val9'},
                         {'key1': 'val1', 'key2': 'val2'}],
                   'C': [{'key3': 'val10', 'key4': 'val8'},
                         {'key3': 'val3', 'key4': 'val4'}]})

import numpy as np
from itertools import chain

chainer = chain.from_iterable

lens = df['B'].map(len)

res = pd.DataFrame({'A': np.repeat(df['A'], lens),
                    'B': list(chainer(df['B'].map(lambda x: x.values())))})

res.index = chainer(df['B'].map(lambda x: x.keys()))

print(res)

      A     B
key1  1  val0
key2  1  val9
key1  2  val1
key2  2  val2

Pandas DataFrame自动将错误的值作为索引

3 个答案: