wie Python-Datenrahmen aus JSON-String extrahieren

Question

Ich habe die folgende JSON-Zeichenfolge in einer TXT-Datei und ich versuche, einen Datenrahmen aus der Variable 'VisualLogs' zu extrahieren. Ich kann die JSON-String in gelesen und ich kann die visualLogs Liste zugreifen, aber ich habe den ganzen Tag scheiterte lange diese in eine 9 Spalte Datenrahmen von Gleitkommazahlen zu konvertieren

{ 
    "visualScore" : 0, 
    "selfReportingResults" : 5, 
    "voiceScore" : "No Data", 
    "selfReportScore" : 0, 
    "subject" : "Baseline for patient: 108", 
    "email" : "steven.vannoy@gmail.com", 
    "visualLogs" : [ 
    "time,anger,contempt,disgust,engagement,joy,sadness,surprise,valence\r22.61086,0.00633,0.19347,0.56258,0.18005,0.00223,0.0165,0.31969,0.0\r22.81096,0.00478,0.19439,0.45847,0.09747,0.00188,0.02188,0.22043,0.0\r" 
    ], 
    "askedQuestions" : [ 
    "What is your name?", 
    "How old are you?", 
    "What tim is it?" 
    ], 
    "voiceCompleteResults" : { 
    "status" : "fail" 
    } 
} 

with open(f4lJasonFileName) as data_file: 
    feelDat = json.load(data_file) 

x = feelDat['visualLogs'][0] # Ultimately there will be more than one of these 

alle meine Versuche, zu konvertieren x ein Datenrahmen ist fehlgeschlagen. Ich habe es geschafft, einen 1-Spalten-Datenrahmen von Textwerten zu bekommen, aber das ist nicht was ich brauche.

Ich habe diese '\' Zeichen durch Kommas ersetzt, die am Ende den Datenrahmen der einen Spalte Text erhalten, aber ich will 9 Spalten mit den Bezeichnungen und dann Reihen der Fließpunkte.

Answer 1

Sobald Sie die json geladen haben, müssen Sie auf \ r aufzuspalten dann auf dem Komma:

import pandas as pd 

spl = d["visualLogs"][0].split("\r") 


df = pd.DataFrame([v for v in map(lambda x: x.split(","), spl[1:]) if v[0]], columns=spl[0].split(",")) 

Wahrscheinlich leichter in Teile gebrochen zu verstehen:

import pandas as pd 

# split into lines creating an iterator so we don't have to slice. 
spl = iter(d["visualLogs"][0].rstrip().split("\r")) 

# split first line to get the column names. 
columns = next(spl).split(",") 

# split remaining lines into individual rows, removing empty row. 
rows = [v for v in (sub_str.split(",") for sub_str in spl) if len(v) > 1] 

df = pd.DataFrame(data=rows, columns=columns) 

Wir können auch nur spl = iter(d["visualLogs"][0].split()) da es keine anderen Leerzeichen gibt.

Oder verwenden read_csv mit einem StringIO Objekt:

import pandas as pd 
spl = d["visualLogs"][0] 

from io import StringIO 
df = pd.read_csv(StringIO(spl)) 

Welche gibt Ihnen:

 time anger contempt disgust engagement  joy sadness \ 
0 22.61086 0.00633 0.19347 0.56258  0.18005 0.00223 0.01650 
1 22.81096 0.00478 0.19439 0.45847  0.09747 0.00188 0.02188 

    surprise valence 
0 0.31969  0 
1 0.22043  0