python - 将 JSON（ADF 活动的输出）转换为 Dataframe 以用于下一个活动

Question

在 Azure 数据工厂中，我有 2 个 Databricks 笔记本。sample1 的结果是一个熊猫数据框。我使用以下代码转换为 JSON 并将其发送到输出。

processing_result = normalized_features.to_json(orient="index")
dbutils.notebook.exit(processing_result)

输出是：

 "runOutput": {
        "0": {
            "mean": 1.124771,
            "max": 6.0006,
            "min": 0.054,
            "std": 0.9000992859,
            "median": 0.8932,
            "L1": 112.4771,
            "MAD": 0.64386804,
            "percent_above_mean": 0.38,
            "variation_from_mean": 0.64386804
        }
    },

在 databricks sample2 中，我想使用 sample1 的输出，我需要将 JSON 转换为数据帧。我该怎么做？

意思是	最大限度	分钟	性病	中位数	L1	疯狂的	percent_above_mean	变异自均值
1.12	6.00	0.05	0.9	0.89	112	0.64	0.38	0.643

标签： pythonpandasazure-data-factory

Answer 1

我用下面的代码解决了这个问题json_normalize

message_input = dbutils.widgets.get("input")
message_json = json.loads(message_input)
normalized_features = json_normalize(message_json['0'])