Проблема с получением значений в строке вместо столбца из файла .json

У меня есть несколько файлов .json, которые я хотел бы объединить в один файл .csv. Файлы .json выглядят так:

{"version":1.3,"people":[{"person_id":[-1],"pose_keypoints_2d":[346.096,136.31,0.822246,339.237,210.457,0.840786,264.747,203.769,0.807762,149.518,183.631,0.854263,88.6763,82.0749,0.906274,400.122,210.38,0.854152,508.225,183.228,0.898651,555.846,75.2072,0.958429,345.636,345.892,0.111406,291.626,346.153,0.194191,0,0,0,0,0,0,393.258,346.08,0.15249,0,0,0,0,0,0,339.241,136.084,0.804675,352.463,136.006,0.702916,305.539,156.42,0.639209,359.362,156.248,0.325405,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
"face_keypoints_2d":[],"hand_left_keypoints_2d":[],"hand_right_keypoints_2d":[],"pose_keypoints_3d":[],
"face_keypoints_3d":[],"hand_left_keypoints_3d":[],"hand_right_keypoints_3d":[]}]}

Код, который я использую для загрузки и объединения файлов:

import json
import os
import pandas as pd

data = []

for file in os.listdir("C:/Users/ciach/PycharmProjects/CSV/"):
    if file.endswith(".json"):
        data2 = json.load(open(os.path.join("C:/Users/ciach/PycharmProjects/CSV/", file)))
        df = pd.json_normalize(data2,record_path=['people','pose_keypoints_2d'])
        data.append(df)

temp = pd.concat(data, ignore_index = True) 
temp.to_csv("keypoints.csv", index=False) 

После компиляции с двумя файлами я получаю следующие результаты в файле .csv (все значения в одном столбце):

338.938
156.226
...
0.000000
0.000000

Я хотел бы получить значения только из списка 'pose_keypoints_2d' в одной строке для каждого файла .json вместо одного целого столбца из всех файлов. Что-то вроде того:

338.938000 156.226000 0.322833 ...  0.000000  0.000000
346.096000 136.310000 0.822246 ...  0.000000  0.000000

Каков результат print(data)?

IoaTzimas 20.12.2020 12:08

Я думаю, что это тривиально, но я не могу показать вам, потому что показанный ввод и вывод выглядят несвязанными. Где последовательность 338.938000 156.226000 0.322833 ... 0.000000 0.000000???

Serge Ballesta 20.12.2020 12:12
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
2
112
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы df представляет собой столбец из 75 строк, когда он добавляется к data2.

Попробуйте заменить это:

data.append(df)

этим

data.append(df.T)

Какой (df.T) представляет собой одну строку с 75 столбцами

Оно работает! Большое спасибо

Fortides 20.12.2020 12:39

Отлично, пожалуйста, примите ответ, чтобы он оставил очередь вопросов без ответов. Ваше здоровье

IoaTzimas 20.12.2020 12:46

Другие вопросы по теме