对子DataFrame重复DataFrame行

Question

源代码是一个包含嵌套字典的JSON文件。

我创建了一个顶层defaultdict(dict)和一个for循环来获取第1到7行、column State、Size、Pop的数据帧。

在上面的for循环中，我再次创建了另一个(子) defaultdict(dict) and for循环，以获取第1行到第2行、column City、Size、Pop的数据帧

我将孩子defaultdict(dict)附加到最上面的defaultdict(Dict)

父数据框中的行应对子DataFrame重复

期望输出

    State   Size    Pop   City      Size    Pop
1    MH     120     300    MU        100    150
2    MH     120     300    PU        80     110
3    MH     120     300    NG        75     120
4    MH     120     300    PC        85     110
5    GJ     110     250    SU        70     100
6    GJ     110     250    VA        75     80
7    GJ     110     250    AH        85     120

另一个使用输入JSON的示例

输入JSON：

{
    "datatop": [
        {
            "datastate": {
                "attributes": {
                    "Name": "ABC",
                    "Place": "123"
                },
                "children": [
                    {
                        "datacity": {
                            "attributes": {
                                "CName": "EFG",
                                "CPlace": "12345"
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "datacity": {
                            "attributes": {
                                "CNAME": "HIJ",
                                "CPlace": "6789"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        },
        {
            "datastate": {
                "attributes": {
                    "Name": "XYZ",
                    "Place": "456"
                },
                "children": [
                    {
                        "datacity": {
                            "attributes": {
                                "CName": "LMN",
                                "CPlace": "1123"
                            }
                        }
                    },
                    {
                        "datacity": {
                            "attributes": {
                                "CName": "OPQ",
                                "CPlace": "22345"
                            }
                        }
                    }
                ]
            }
        }
    ],
    "totalCount": "2"
}

预期输出：

Name    Place   CName   CPlace
ABC     123     EFG     12345
ABC     123     HIJ     6798
XYZ     456     LMN     1123
XYZ     456     OPQ     22345

Answer 1

通过改变我的方法，我能够达到预期的输出。

早些时候，我尝试对子for循环中的数据框中的行重复父数据框中的行(我从父for循环中获得的行)。

新方法:在父for循环之前创建一个空列表。从父for循环到子for循环编排键值对，并创建一个由来自父循环的键值对和来自子(嵌套) for循环的键值对组成的大字典。为了制作唯一的键，我使用了父循环和子循环的索引的字符串连接。子for循环结束后，在其外部(在父for循环的末尾)，我将字典转换为data frame并将其附加到列表中。一旦父for循环完成，列表中的数据帧就完整了。最后，我对列表中的数据帧进行了连接。

import json
import pandas as pd
from collections import defaultdict

with open("./input.json") as file:
    filedata = json.load(file)

data = filedata['datatop']

dflist = []

for i in range (len(data)):

    attribute = (data[i])['datastate']['attributes']
    child = (((data[i]['datastate'])['children']))

    def_dct_chd = defaultdict(dict)

    # For Loop to Iterate over all the subnets of the L3OUT EPG
    for j in range (len(child)):
        def_dct_chd[str(i)+str(j)]['Name'] = attribute['Name']
        def_dct_chd[str(i)+str(j)]['Place'] = attribute['Place']
        def_dct_chd[str(i)+str(j)]['CName'] = child[j]['datacity']['attributes']['CName']
        def_dct_chd[str(i)+str(j)]['CPlace'] = child[j]['datacity']['attributes']['CPlace']

    # Create the Data Frames out of the dictionary and append it to the list
    dflist.append(pd.DataFrame(def_dct_chd).T)

# concatenate all the dictionaries inside the list
finaldf = pd.concat(dflist)

finaldf = finaldf.reset_index(drop=True)
print(finaldf)