Question

我正在处理从键盘侦听器收集的JSON数组数据，但是挑战是我希望对其进行规范化，以便可以将其提供给机器学习算法。

sampleData = ['{"event_type": "down", "scan_code": 35, "name": "h", "time": 1565259203.8081546, "is_keypad": false}', '{"event_type": "down", "scan_code": 30, "name": "a", "time": 1565259203.8479707, "is_keypad": false}', '{"event_type": "down", "scan_code": 31, "name": "s", "time": 1565259203.8499615 ]

当我运行下面的方法时，我得到下面的输出。

[  event_type  scan_code name          time  is_keypad
0       down         35    h  1.565259e+09      False,   event_type  scan_code name          time  is_keypad
0       down         30    a  1.565259e+09      False,   event_type  scan_code name          time  is_keypad
0       down         31    s  1.565259e+09      False,   event_type  scan_code name          time  is_keypad
]

在此处输入代码

def loadData(data):
     newdata = []
     for i in data:
          obj = json.loads(i)
          newdata.append(json_normalize(obj))
     return newdata

但是我很喜欢这个输出。

  event_type scan_code name time is_keypad
0  down        33       s    3456.0  False
1  up          1        x    445.9   False

Answer 1

逻辑是首先将样本数据中的所有字符串dict转换为dict并将它们附加到数组中。然后将数组传递给json_normalize函数，一切完成。

json_normalize与jsonArray数据

1 个答案: