将json转换为pandas dataframe

Question

我有这个json数据：

{
  "current": [
    [
      0,
      "2017-01-15T00:08:36Z"
    ],
    [
      0,
      "2017-01-15T00:18:36Z"
    ]
  ],
  "voltage": [
    [
      12.891309987,
      "2017-01-15T00:08:36Z"
    ],
    [
      12.8952162966,
      "2017-01-15T00:18:36Z"
    ]
  ]
}

我正在尝试以这种格式（时间序列）进入熊猫数据框：

time                  current      voltage
2017-01-15T00:08:36Z    0         12.891309987
2017-01-15T00:18:36Z    0         12.8952162966

我努力了：

t = pd.read_json(q)

但这给了我：

                     current                                voltage
0  [0, 2017-01-15T00:08:36Z]   [12.891309987, 2017-01-15T00:08:36Z]
1  [0, 2017-01-15T00:18:36Z]  [12.8952162966, 2017-01-15T00:18:36Z]

如何将其转换为正确的格式？

Answer 1

如果两列时间都相同，则在读取json之后，我们可以选择值并将它们连接起来：

ndf = pd.read_json(q)

ndf = pd.concat([ndf.apply(lambda x : x.str[0]),ndf['current'].str[1].rename('time')],1)

   current    voltage                  time
0        0  12.891310  2017-01-15T00:08:36Z
1        0  12.895216  2017-01-15T00:18:36Z

Answer 2

据我所知，在read_json（）中没有选项可以做到这一点。 我的建议是，一旦读取数据，便要重新处理表格。

 t = pd.read_json('data.json')
 t['time'] = [x[1] for x in t['current']]
 t['current'] = [x[0] for x in t['current']]
 t['voltage'] = [x[0] for x in t['voltage']]