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python - 使用 for 循环创建多个数据帧

问题描述

嗨，我有如下代码：

with open("file123.json") as json_file:
    data = json.load(json_file)

df_1 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][1].items()]))
df_1_made =pd.json_normalize(json.loads(df_1.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

df_2 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][2].items()]))
df_2_made = pd.json_normalize(json.loads(df_2.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

df_3 = pd.DataFrame(dict([(k,pd.Series(v)) for k,v in data["spt"][3].items()]))
df_3_made = pd.json_normalize(json.loads(df_3.to_json(orient="records"))).T.drop(["content.id","shortname","name"])

哪个数据帧是从一个 json 文件构建的，问题是我正在处理不同的 json 文件，每个文件都可能导致不同数量的数据帧。所以上面的代码是3，它可能会变成7。有没有办法让for循环获取数据的长度：

length = len(data["spt"])

并从中制作正确数量的数据帧？所以我不需要手动完成。

标签： pythonjsonpandasdataframefor-loop

解决方案

这里最简单的选择是将所有数据框放入字典或列表中。首先定义一个创建数据框的函数，然后使用列表推导。

def create_df(data):
    df = pd.DataFrame(
        dict(
            [(k,pd.Series(v)) for k,v in data]
        )
    )
    df =pd.json_normalize(
        json.loads(
            df.to_json(orient="records")
        )
    ).T.drop(["content.id","shortname","name"])

    return df

my_list_of_dfs = [create_df(data.items()) for x in data["spt"]]

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