Python Pandas 附加所有行的列

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Python Pandas 附加所有行的列，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决Python Pandas 附加所有行的列？

开发过程中遇到Python Pandas 附加所有行的列的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于Python Pandas 附加所有行的列的解决方法建议，希望对你解决Python Pandas 附加所有行的列有所启发或帮助；

我有一个 python 脚本，旨在将嵌套的 Json 转换为 csv.. 到目前为止，我认为我的脚本运行良好，但我发现了一个我无法解决的大错误.. 我附上了代码：

def generate_csv(filename,keys,desc,GMT,day):
    global dire
    #Open Json
    with open(filename + ".Json") as f_input:
         data = Json.load(f_input)
    filename = filename + ".csv"  
    picker = CherryPicker(data)
    pos = 0
    not_found = []
    for colum in keys:
        try:
            flat = picker[colum].flatten().get()
            df = pd.DataFrame(flat)
            df.columns = ['timestamp',colum]                                    #Rename
            print(df)                                                            #I will attach how the data looks like..
            if(pos == 0):
                df.timestamp = pd.to_datetiR_519_11845@e(df.timestamp,unit='ms',utc=GMT)  #Unix time to timestamp
                fin = df
                #Add ID
                fin['ID']=desc
                #Reorder ts - ID - data
                new_order = ['timestamp','ID',colum]
                fin = fin.reindex(new_order,axis=1)
                pos = 1
            else:
                del df['timestamp']                                              #Remove timestamp because it is repeated
                fin[colum] = df
        except:
            not_found.append(colum)
    
    if(pos != 0):
        fin.to_csv(filename,enCoding='utf-8',index=falsE)
    else:
        #Error message
        d = {'Sin datos': ['','']}
        fin = pd.DataFrame(d)
        fin.to_csv(filename,index=falsE)
   

我所做的小总结： 我打开 Json 作为阅读。 我使用 CherryPicker 库来选择一个子 Json 并将其添加到最终数据帧中。 我添加了设备的 ID，避免重复时间戳。

这是在cherrypicker处理和名称更改后数据框的外观。

       timestamp dias
0  1615690800248   23

       timestamp maximoH_2
0  1615690800000     71.52

[118 rows x 2 columns]
       timestamp minimoH_2
0  1615690800000     28.23

       timestamp pesoObjetivo
0  1615690800000        644.5

         timestamp deltaSilo
0    1615741040148       0.0
1    1615740435876      42.8
2    1615739227568       0.0
3    1615738623379       0.0
4    1615738019633       0.0
..             ...       ...
113  1615658408107       0.0
114  1615657802881       0.0
115  1615657198866       0.0
116  1615656594517       0.0
117  1615655990194       0.0

[118 rows x 2 columns]
         timestamp        Deltavolumen
0    1615741040148   7.809999999997672
1    1615740435876                   0
2    1615739831618                   6
3    1615739227568               12.75
4    1615738623379  14.160000000032596
..             ...                 ...
138  1615657802881  15.190000000002328
139  1615657198866   6.470000000030268
140  1615656594517  16.429999999993015
141  1615655990194   18.05999999999767
142  1615655385756  12.910000000032596

[143 rows x 2 columns]
       timestamp tabla
0  1615690800000  1111

         timestamp FreeHeap
0    1615741040148   220124
1    1615740435876   220124
2    1615739831618   219332
3    1615739227568   220124
4    1615738623379   220124
..             ...      ...
138  1615657802881   220120
139  1615657198866   220120
140  1615656594517   220120
141  1615655990194   220124
142  1615655385756   219328

如您所见.. 数据框具有不同的行数.. 它们出现的顺序因 API 而异，这似乎很重要。我发现我处理的第一个 DataFrame 决定了我在 CSV 中获得的最终行数。 在对应于上面附加数据帧的执行中，CSV 只有一行，即使某些数据帧有 142 个或更多......

我怀疑解决方案在以下几行中......我尝试了合并和追加，但没有积极的结果：

    else:
        del df['timestamp']                                              #Remove timestamp because it is repeated
        fin[colum] = df

有什么想法吗？我需要能够可视化所有行，没有那个数量的列在这些空间中应该有一个空值。 谢谢！ 请原谅我的拼写和写作！我的英语水平不是最好的。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

以上是大佬教程为你收集整理的Python Pandas 附加所有行的列全部内容，希望文章能够帮你解决Python Pandas 附加所有行的列所遇到的程序开发问题。

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