我有这样的 JSON 输出
json.json
{"SeriousDlqin2yrs": {"prediction": "0", "prediction_probs": {"0": 0.95, "1": 0.04}}}
{"SeriousDlqin2yrs": {"prediction": "0", "prediction_probs": {"0": 0.96, "1": 0.03}}}
我想将其作为 pandas 数据框读取,如下所示
prediction, prediction_probs.0, prediction_probs.1
0, 0.95, 0.04
0, 0.96, 0.03
但我似乎找不到正确的方法
I tried
predictions = pd.read_json("json.json", lines=True)
predictions.apply(lambda x: pd.DataFrame(x[0]), axis=1)
在熊猫中测试1.1.1
- 将值转换为list
s 并传递给json_normalize http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.io.json.json_normalize.html:
s = pd.read_json('json.json', lines=True)['SeriousDlqin2yrs'].tolist()
df = pd.json_normalize(s)
print (df)
prediction prediction_probs.0 prediction_probs.1
0 0 0.95 0.04
1 0 0.96 0.03
另一个想法是将 json 解析为列表pd.read_json
:
import json
s = []
with open('json.json') as f:
for line in f:
s.append(json.loads(line)['SeriousDlqin2yrs'])
df = pd.json_normalize(s)
print (df)
prediction prediction_probs.0 prediction_probs.1
0 0 0.95 0.04
1 0 0.96 0.03
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