小编Dan*_*gas的帖子

我一直在尝试normalize一个非常嵌套的json文件,我稍后会分析.我正在努力的是如何超过一个级别来规范化.

我浏览了pandas.io.json.json_normalize文档,因为它完全符合我的要求.

我能够将其中的一部分标准化,现在了解字典是如何工作的,但我仍然不在那里.

使用以下代码,我只能获得第一级.

import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

with open('authors_sample.json') as f:
    d = json.load(f)

raw = json_normalize(d['hits']['hits'])

authors = json_normalize(data = d['hits']['hits'], 
                         record_path = '_source', 
                         meta = ['_id', ['_source', 'journal'], ['_source', 'title'], 
                                 ['_source', 'normalized_venue_name']
                                 ])

我试图用下面的代码'挖掘''作者'字典,但是record_path = ['_source', 'authors']抛出了我TypeError: string indices must be integers.据我所知json_normalize,逻辑应该是好的,但我仍然不太明白如何与dictvs 潜入json list.

我甚至经历了这个简单的例子.

authors = json_normalize(data = d['hits']['hits'], 
                         record_path = ['_source', 'authors'], 
                         meta = …

我在谷歌有一个Firebase拥有流传感器数据的数据库.我有一个Shiny应用程序需要读取此数据并映射传感器及其值.

我试图从Firebase中提取数据R,但找不到任何执行此操作的程序包.该应用目前正在本地下载的数据上运行.

我找到了FireData包裹,但不知道它是如何工作的.

我知道你可以从Firebase中提取数据Python,但我不知道足够的Python这样做,但我愿意在rPython必要的时候在R中编写代码.

我有: - Firebase项目链接 - 用户名 - 密码

有没有人过去尝试过Firebase和R/Shiny？

我希望我的问题很清楚.