我的問題如下：我有一個 txt 文件，它只包含一個帶有一個鍵的字典。該單個鍵的值是一個包含字典作為列表條目的巨大列表。用于比較的第一個鍵：值對："data": [{"type": "utl", "id": "53150", "attributes": {"timestamp": "T13:00:00Z", "count": 0.0}}, [...etc.]我嘗試了以下方法，通過調用 .values 方法然后使用 list() 將單鍵字典的值轉換為列表：list_variable = list(dict_variable.values())但似乎這只是將值轉換為只有一個索引的列表，因為當我嘗試調用索引 0 時文件崩潰（列表太大），如果我嘗試調用索引 1，我會收到一個 KeyError 說明索引超出范圍。（我目前的想法是首先將其轉換為列表，然后轉換為 DataFrame）我是一個該死的初學者，不知道我還能嘗試什么。我錯過了什么？提前非常感謝！fpr 您的有用意見！
2 回答
慕仙森
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以下代碼對您有幫助嗎？
測試.txt
"data": [{"type": "utl", "id": "53150", "attributes": {"timestamp": "T13:00:00Z", "count": 0.0}}, {"type": "utl2", "id": "53151", "attributes": {"timestamp": "T12:00:00Z", "count": 1.0}}]
from re import findall
from pandas.io.json import json_normalize
with open("test.txt") as f:
print(json_normalize(eval(findall("{.+}", f.read())[0])))
輸出：
type id attributes.timestamp attributes.count
0 utl 53150 T13:00:00Z 0.0
1 utl2 53151 T12:00:00Z 1.0
富國滬深
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對我來說看起來像一個json。嘗試使用pandas.json_normalize
d = {"data": [{"type": "utl", "id": "53150", "attributes": {"timestamp": "T13:00:00Z", "count": 0.0}}]}
pd.json_normalize(d['data'])
type id attributes.timestamp attributes.count
0 utl 53150 T13:00:00Z 0.0
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