将复杂/嵌套的JSON转换为DataFrame
将复杂/嵌套的JSON转换为DataFrame是指将包含嵌套结构和复杂数据类型的JSON数据转换为表格形式的DataFrame对象，以便进行数据分析和处理。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于数据传输和存储。在云计算领域，JSON数据通常用于表示复杂的结构化数据，例如API响应、日志文件等。
将复杂/嵌套的JSON转换为DataFrame的步骤如下：
- 导入必要的库和模块：
import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize- 读取JSON数据：
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)这里假设JSON数据保存在名为"data.json"的文件中。
- 使用json_normalize()函数将JSON数据转换为DataFrame：
df = json_normalize(data)json_normalize()函数可以处理嵌套的JSON数据，并将其展平为扁平的表格结构。
- 可选：对DataFrame进行进一步的数据处理和分析。
复杂/嵌套的JSON转换为DataFrame的优势是可以方便地对数据进行分析、处理和可视化。DataFrame提供了丰富的数据操作和分析功能，例如筛选、排序、聚合、统计等，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
应用场景：
- 数据分析和挖掘：将复杂的JSON数据转换为DataFrame后，可以使用各种数据分析工具和技术对数据进行挖掘和分析，例如统计特征、建立模型等。
- 数据可视化：通过将JSON数据转换为DataFrame，可以使用各种可视化工具和库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）创建图表和图形，以便更直观地展示和传达数据。
- 数据清洗和预处理：将复杂的JSON数据转换为DataFrame后，可以使用DataFrame提供的数据清洗和预处理功能，例如缺失值处理、异常值检测、数据转换等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理大规模的非结构化数据，支持高可靠性和高可扩展性。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云云数据库MongoDB：提供全托管的MongoDB数据库服务，支持自动备份、容灾、监控等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cmongodb
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供可扩展的虚拟服务器，用于部署和运行应用程序。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
请注意，以上链接仅为示例，并非真实存在的腾讯云产品链接。
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我想要创建CSV文件。在运行Spark代码时，它会出现一个错误。
sc <- spark_connect(master = "local", config = conf, version = '2.2.0')
sample_tbl <- spark_read_json(sc,name="example",path="example.json", header = TRUE, memory = FALSE,
overwrite = TRUE)
sdf_sche
浏览 0提问于2018-09-10得票数 1
1回答
我正在尝试将具有唯一密钥的df转换为JSON文件。pandas dataframe看起来如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [1,2,2,2,3,3], 'col2': ['a','b','c','','e','f'], 'col3': ['one','two','three','four','five','six'
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
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2回答
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。 我有一个数据帧，如下所示： Current Dataframe 以下是行的外观示例： Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标：(仅作为示例进行了简化) Code Example Table 但是，当尝试对整个dataframe应用规范化函数时，我得到'str‘对象没有'values’属性。 对于如何做到这一点，有什么建议吗？谢谢 我为使用图片道歉，但我一直收到一条消息，说代码格式不正确
浏览 161提问于2021-08-20得票数 2
6回答
我有一个python对象，我将其转储到json并写入一个文件。
results = [
{'destination': (x,y), 'id': 'dsss', 'origin': (x,r), 'waypoints': [[s,l],[d,s]]},
{'destination': (x1, y1), 'id': 'ddsdsee', 'origin': (z,f), 'waypoints': [[e,y],[d,e]]}]
wit
浏览 5提问于2016-12-05得票数 0
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2回答
熊猫-在数据栏中添加项目
、、、
我试图向dataframe添加行项，但无法更新dataframe。到目前为止，我尝试过的东西都被注释掉了，因为它不能满足我的需要。
我只想下载json文件并将其存储到带有给定列的dataframe中。似乎我无法提取子组件fron文件并将它们存储到一个全新的dataframe中。
请找到我的密码：
import requests, json, urllib
import pandas as pd
url = "https://www.cisa.gov/sites/default/files/feeds/known_exploited_vulnerabilities.json"
浏览 3提问于2022-01-23得票数 1
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是否有一种有效的方法来创建层次化JSON (n层深度)，其中父值是键而不是变量标签？即：
{"2017-12-31":
{"Junior":
{"Electronics":
{"A":
{"sales": 0.440755
}
},
{"B":
{"sales": -3.230951
浏览 2提问于2017-09-13得票数 15
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2回答
如何使用python代码编辑/更改json文件中的特定字段：
{
"EZMessage":{
"action":"account.cash",
"data":{
"authToken":"123456",
"account":"#ACCOUNTID#",
"portfolio":"true",
"historical":
浏览 2提问于2013-01-30得票数 1
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3回答
熊猫数据文件中的正斜杠
、、、
我是个新手，任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试将一个dataframe转换为一个json文件。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'A' : [1., 2.5],
'B' : ['img/blue.png', 'img/red.png']})
print df
输出是
A B
0 1.0 img/blue.png
1 2.5 img/red.png
我想创建一个json文件，如下所示：
'[1.
浏览 5提问于2017-04-14得票数 17
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我对MongoDB完全不熟悉，所以请原谅我的问题太简单了。
我有4数据集，每个数据集都有对应于样本的文件，每个样本有3个文件对应于三种规范化方法。所有4个数据集中的样本总数为20000，因此文件总数为60000 (因为采用了3种规范化方法)。每个文件大约有2-5列和60000行.我想要创建一个数据库，它有以下几个列：
Dataset, Sample, Type, Normalization, ID, Value
示例:对于一个dataset Pnoc，我有一个示例 C021_0001_20140916，它是Tumor 类型的，它的文件对应于三个方法Kallisto、RSEM_Genes和RSE
浏览 3提问于2016-08-10得票数 1
2回答
我想将我的写成一组JSON文件，特别是每个JSON文件数组。让我用一个简单的(可复制的)代码来解释。
我们有：
import numpy as np
import pandas as pd
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame({'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)}))
将dataframe保存为：
df.write.json('s3://path/to/json')
刚创建的每个文件每行都有一个JSON对象，如下所示：
{"x&#
浏览 8提问于2019-10-04得票数 11
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有人会帮我优化我的解决方案从json文件加载数据使用json规范和pd协议？我的5k json文件如下：
[
{
"id": {
"number": 2121",
"exp" : "1",
"state": "California"
},
"state": [
{
"city": "San Francisco",
"pm
浏览 3提问于2019-12-17得票数 0
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我目前有一个熊猫DataFrame，其中包含以下格式的信息：
date new builds new houses new homes help to buy
0 2014-06-08 5 29 79 11
1 2014-06-15 5 30 79 11
2 2014-06-22 6 31 82 12
3 2014-06-29 5
浏览 3提问于2019-06-06得票数 0
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1回答
下面有Pandas DataFrame，需要将其转换为json格式，df.columns封装在Django模型名和“字段”字段名中。参见下面的json外观示例。我该怎么做？
df：
+-----------------+---------+------+
| Artist | Title | Year |
+-----------------+---------+------+
| Michael Jackson | Beat it | 1988 |
| Britney Spears | Lucky | 2012 |
| Justin Bieber | Baby
浏览 2提问于2018-07-01得票数 3
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我有一个作为_id值的文档，当我搜索所有记录然后执行以下操作时
$cursor = $this->apiClass->mdb->cards->find();
echo json_encode(iterator_to_array($cursor, false),true);
我在json数组中没有得到_id字段。我想要这个_id，这样以后我就可以在记录上做进一步的操作了。
我实际上得到一个空id："_id":{}
浏览 5提问于2016-05-05得票数 0
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我正在尝试理解如何将未正确解析/提取的JSON数据转换为(Pandas) DataFrame。 我使用的是python (3.7.1)，并尝试了读取JSON数据的常用方法。实际上，如果我使用转置或axis=1语法，代码就可以工作。但使用它完全忽略了数据中的大量值或变量，我100%确定代码可能正在工作，但没有给出预期的结果。 import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import json sourcefile = open(r"C:\Users\jadil\Downloads\chicago-red-light-and-spe
浏览 12提问于2019-03-23得票数 2
1回答
我有类似下面的json，我从下面的URL得到：
{
"info" : {
"1484121600" : [
212953175.053333,212953175.053333,null
],
"1484125200" : [
236203014.133333,236203014.133333,236203014.133333
],
"1484128800" : [
211414832.968889,null,21
浏览 7提问于2017-07-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试从JSON数据创建一个表。我已经为我的数据使用了json.dumps :这是我试图导出到表中的内容：
label3 = json.dumps({'class': CLASSES[idx],"confidence": str(round(confidence * 100, 1)) + "%","startX": str(startX),"startY": str(startY),"EndX": str(endX),"EndY": str(endY),"Timestam
浏览 0提问于2020-09-01得票数 0
我尝试过一些关于请求数据和将数据从请求转换到熊猫数据的教程，但是当数据转换为熊猫数据时，它没有显示数据。请看下面的内容。
尝试1
首先，检查URL中的200状态：
import requests
query = "https://data.epa.gov/efservice/PUB_DIM_FACILITY/ROWS/0:10/JSON"
response = requests.get(query)
print(response.status_code)
>>> 200
第二，检查请求内容。从JSON格式的url中提取的多行数据看起来不错。
s=request
浏览 17提问于2022-01-11得票数 2
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1回答
我在这里存储了xml文件。里面有json。我无法阅读并将其转换为dataframe。
清洗代码
htext <- html_nodes(content, xpath=".//script[contains(., 'home_js_model')]") %>% html_text()
htext <- gsub("<script type=\"text/javascript\">", "", htext, fixed=TRUE)
htext <- gsub("var hom
浏览 1提问于2020-08-21得票数 0
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我正在尝试将转换为Json。下面是我的csv格式
policyID|Name | Description | Contact_Telephone | Contact_Email |
--------|-----| ------------|-------------------|---------------|
1221 |ABC | New Policy | 1234567890 | abc@mail.com |
1223 |DEF | Old Policy | 2341243324 | def@gmail.com |
-----------
浏览 4提问于2022-11-07得票数 0
在foreachPartition中是否有将Row转换为JSON的方法？我看过了。但是，这种方法无法工作，因为我无法从sqlContext内部访问foreachPartition，而且我的数据也包含嵌套类型。
dataframe.foreachPartition { partitionOfRecords =>
..
val connectionString: ConnectionStringBuilder = new ConnectionStringBuilder(
eventHubsNamespace,
浏览 1提问于2017-07-18得票数 1
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2回答
我有一个Spark (version 1.3.1)应用程序。在其中，我试图将一个Java bean RDD JavaRDD<Message>转换为Dataframe，它有许多不同数据类型的字段(整数、字符串、列表、地图、双数据)。
但是当我在执行我的代码的时候。
messages.foreachRDD(new Function2<JavaRDD<Message>,Time,Void>(){
@Override
public Void call(JavaRDD<Message> arg0, Time
浏览 6提问于2015-06-12得票数 0
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我知道我可以将像Series，DataFrame这样的熊猫对象转换成json，如下所示：
series1 = pd.Series(np.random.randn(5), name='something')
jsonSeries1 = series1.to_json() #{"0":0.0548079371,"1":-0.9072821424,"2":1.3865642993,"3":-1.0609052074,"4":-3.3513341839}
但是，当该系列被封装到其他数据结构中时，我应该做什么
浏览 1提问于2016-09-29得票数 2
我有三列的数据
datejsonString1jsonString2
我希望将json中的属性扩展到列中。所以我做了这样的事。
val json1 = spark.read.json(dataframe.select(col("jsonString1")).rdd.map(_.getString(0)))
val json2 = spark.read.json(dataframe.select(col("jsonString2")).rdd.map(_.getString(0)))
val json1Table = json1.selectExpr(&#
浏览 4提问于2020-02-09得票数 1
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1回答
我有这样的字典：
dict = {'A': {'0': aaa, '1': bbb, '2': ccc}, 'B': {'0': 0, '1': 6, '2': 0}, 'C': {'0': 1, '1': 2, '2': 3}}
如何将其转换为dataframe，使dataframe看起来如下所示：
A B C
0 aaa 0 1
1 bbb
浏览 6提问于2021-12-14得票数 -1
1回答
我将一个json值发送给django模板，如下所示，我无法获得一个以表格格式显示每个键值对的解决方案。
杰森：
elem: {
k1: v1,
x: {
abc: {
k2: v2,
k3, v3
},
efg: {
k4, v4
}
}
y: {
qwe: {
k5, v5
}
浏览 3提问于2015-08-17得票数 1
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我需要将散列对象转储到JSON，我想知道这三种方法中的哪一种，to_json、JSON.generate或JSON.dump是最好的方法。
我已经测试了这些方法的结果，它们是一样的：
> {a: 1, b: 2}.to_json
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.generate({a: 1, b: 2})
=> "{\"a\":1,\"b\":2}"
> JSON.dump({a: 1, b: 2})
=> "{\"
浏览 7提问于2015-09-24得票数 11
回答已采纳
2回答
我尝试在Django会话中存储以下几乎任意的类：
class QuizInfo:
def __init__(self):
self.i_active_question = INVALID_PQA_ID # integer
self.sequence = []
反过来，QuizInfo.sequence列表的每一项都是AnsweredQuestion的一个实例
class AnsweredQuestion:
def __init__(self, i_question, i_answer):
self.i_question = i_
浏览 1提问于2019-01-12得票数 2
我想使用to_json()函数来序列化一个pandas数据帧，同时将每一行封装在一个根'Person‘元素中。 import pandas as pd
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
df.to_json(orient='records')
'[{"Name":"tom","A
浏览 35提问于2020-12-04得票数 1
2回答
我目前正在访问一个JSON文件，以收集有关公司、分支机构和员工的信息。在这个JSON中有多个公司，每个公司都有自己的分支机构，每个分支机构都有自己的员工。下面是我正在处理的JSON结构的一个示例。 {
"company": [
{
"companyName": "MyCompany",
"branches": [
{
"branchName": "My First Branch",
"workers
浏览 10提问于2020-01-21得票数 2
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1回答
JSON中的漂亮打印数据类
、、、、
我没有找到太多漂亮的打印来缩进JSON，以使它更具可读性，我发现要么不适合(我)的目的，要么对我来说不够清楚。 那么，如何以读者友好的方式流式传输/存储/打印JSON字符串呢？
浏览 14提问于2020-11-04得票数 0
2回答
我正在和我的树莓派一起做一个项目，其中一个传感器不断收集数据。我希望以特定格式(SQL、CSV、JSON或其他格式)存储这些数据，然后使用D3.js将其可视化到一个简单的页面上
我想了几种方法，例如使用SQLite或MySQL创建一个DB并存储数据，然后简单地将此sql DB转换为JSON或CSV文件以显示它。但到目前为止，我还没有想出一个合适的解决方案，如何在不占用太多资源或时间的情况下动态地存储、转换(如果需要)和显示数据。
有人能给我指引正确的方向吗？
浏览 1提问于2015-07-17得票数 0
1回答
我似乎无法在T是JavaRDD<T>类的情况下写信给Person类。我把它定义为
public class Person implements Serializable
{
private static final long serialVersionUID = 1L;
private String name;
private String age;
private Address address;
....
用Address
public class Address implements Serializable
{
private sta
浏览 0提问于2016-03-06得票数 3
回答已采纳
考虑到这个json？
[
{
"CompanyId":20,
"CompanyName":"Walmart",
"CompanyContacts":[
{
"CompanyId":20,
"FirstName":"Bob",
"LastName":"Green",
浏览 0提问于2013-02-06得票数 13
回答已采纳
我有一个Dataframe，它有两列，如下所示：
col_a,col_b
10,32
23,43
32,64
我正在尝试将Dataframe转换为以下格式：
[(10,32),(23,43),(32,64)]
浏览 0提问于2019-04-26得票数 0
在定义/标记JSON数据方面有什么不同吗？例如，JSON数据可以包含简单的Key : Value对，但也可以包含字符串数组和嵌套的JSON对象。当JSON对象变得“复杂”时，用来描述这些对象的术语(如果有的话)是什么。如果存在这样的术语，我如何明智地谈论这些差异？目前，我只是简单地将这些对象称为“简单的”或“复杂的”，也许这样就行了，但我很好奇社区是否做出了这种区分。
简单JSON对象的示例：
{"name": "Jason", "age": 31, "phone": "555-666-1234"}
我认为
浏览 0提问于2018-04-11得票数 0
回答已采纳
我想要这些：
JSONObject json1 ={“1”："1"，"2"，"3“} JSONObject json2 ={”4“："4"，”5“："5"，"6”：“6”}
像这样合并：
JSONObject结果={ "1“：”1“、"2”、"3“：”3“、"4”、"5“：”5“、"6”：“6”}
方法putALL不工作，getNames也不工作。
浏览 7提问于2015-12-03得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB，每天都在变大)，它有正常的值，还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示，其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda；Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
浏览 0提问于2018-06-22得票数 3
回答已采纳
我的第一个dataframe df_gammask看起来是这样的：
distance breakEvenDistance min max
0 2.1178 2.0934 NaN 0.000955
1 2.0309 2.1473 0.000955 0.001041
2 1.9801 1.7794 0.001041 0.001124
3 1.9282 2.1473 0.001124 0.001199
4 1.8518 1.5885 0.001199 0.001259
5 1.8518 1.5151 0
浏览 1提问于2019-03-12得票数 6
回答已采纳
当我从列表中创建一个熊猫DataFrame并将其转换为带有特定小数分隔符的csv时，我发现了一个有点奇怪的行为。
它的工作方式与预期一致：
>>> import pandas as pd
>>> a = pd.DataFrame([['a', 0.1], ['b', 0.2]])
>>> a
0 1
0 a 0.1
1 b 0.2
>>> a.to_csv(decimal=',', sep=' ')
' 0 1\n0 a 0,1\n
浏览 10提问于2017-03-15得票数 2
1回答
如何修改SQLServer2016-JSON中Json数据的现有布尔值？
下面是插入json数据的脚本。
DECLARE @a nvarchar(max) = N'{"employeeName":"Test","isActive":true}';
insert into TestTable(testId,name,jsonData) Values('1','Test',@a)
我尝试使用下面的查询进行更新，但是它返回无效的列名'false‘。
update TestTable
set j
浏览 2提问于2017-07-21得票数 27
回答已采纳
我是熊猫的新手，我想知道熊猫是否能画出datetime.timedelta。我尝试了一些方法，但这是当前的版本： df = pd.DataFrame(data=[pd.to_timedelta(total_run_times.values())], index=[0])
plot = df.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("test.png") total_run_times是一个数字字典: datetime.timedelta。当我在pycharm调试器中输出'df‘时，我得到： 0
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用pandastable在tkinter中显示熊猫的数据。我有一个只有一行和三个列的dataframe，所以我想垂直显示它，以节省我的GUI中的空间。原来的桌子是这样的：
Max | Min | Average
25.2 | 1.24 | 17.89
我想让它看起来像：
Max | 25.2
Min | 1.24
Average | 17.89
我已经尝试过在创建pandastable之前转换dataframes，并转换pandastable对象，但两者都不起作用。在尝试执行以下操作时，我会遇到以下错误：
agg_pt = Table(dataframe=agg_d
浏览 7提问于2022-07-13得票数 0
我在一个文件中转储了一个json字符串。这是文件格式-
{
u'key1':u'abc'
}
它是无效的json，因为它应该有双引号。如何将其转换为有效的json？
浏览 3提问于2018-01-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我只是想知道用给定的字符分隔值的DataFrame内爆的最佳方法是什么。
例如，想象一下这个dataframe：
A B C D E
1 z a q p
2 x s w l
3 c d e k
4 v f r m
5 b g t n
我们想通过@实现内爆
A B C D E
1@2@3@4@5 z@x@c@v@b a@s@d@f@g q@w@e@r@t p@l@k@m@n
也许要用Pandas
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
回答已采纳
1回答
我也有一个结构化的.json文件： "[{\"dataset\": \"x0\", \"test\": \"Test 3 \", \"results\": {\"TP\": 0, \"FP\": 0, \"FN\": 0, \"TN\": 17536}, \"dir\": \"/Users//Test_3\"}]" 当我尝试用下面的代码来读取它时： with open(dir, 'r+'
浏览 63提问于2021-10-13得票数 1
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2回答
我有一个csv文件，其中一个列是json。我希望能够访问json列中的信息，但我无法理解。
我的csv文件就像
id, "letter", "json"
1,"a","{""add"": 2}"
2,"b","{""sub"": 5}"
3,"c","{""add"": {""sub"": 4}}"
我在读这样的书
test = pd.rea
浏览 0提问于2017-04-27得票数 3
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我必须创建一个屏幕，它使用复杂的联接等从多个不同的表中获取数据。只有一个来自UI的服务调用来获取数据，这些数据将以JSON形式返回。
这些是我脑海中浮现的方法。
从服务层执行多个查询，填充一个对象并将JSON对象发回。
创建临时表，填充原始数据更新时所需的数据，并在显示上述屏幕时查询临时表。
对我来说，这两种方法都不能令人信服。我不希望从服务层调用多个数据库，也不希望为此目的创建临时表。相反，我认为应该有一个存储过程，它将执行多个查询并返回一个自定义结构，该结构可以映射到Java对象，然后返回到UI层。
这个是可能的吗？
浏览 1提问于2014-10-28得票数 0
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因此，我下载了Facebook Messenger消息，这是几个包含大量信息的json文件。下面是json的一个片段：
"messages": [
{
"sender_name": "sample name",
"timestamp_ms": 1649215459023,
"content": "sample message",
"reactions": [
{
"reaction": "\u00f0\u009f\u0098
浏览 13提问于2022-04-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试将一个具有多层嵌套的JSON文件转换为一个数据格式，在R中，我查看了有关这个问题的一些现有的问题/答案(例如，、和)，但由于这是我第一次处理JSON文件，我真的很挣扎。
JSON文件非常大，包含twitter数据。下面是一个示例，说明嵌套结构是什么样子的：
[
{
"Corpus": "ALM",
"Tweets": [
{
"tweet_id": "521033092132503552",
"tweet_text&#
浏览 5提问于2020-03-24得票数 3
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