#python #pandas #azure-data-factory
Вопрос:
В фабрике данных Azure у меня есть 2 записных книжки Databricks. Результатом выборки 1 является фрейм данных pandas. Я использую приведенный ниже код для преобразования в JSON и отправляю его на вывод.
processing_result = normalized_features.to_json(orient="index")
dbutils.notebook.exit(processing_result)
На выходе получается:
"runOutput": {
"0": {
"mean": 1.124771,
"max": 6.0006,
"min": 0.054,
"std": 0.9000992859,
"median": 0.8932,
"L1": 112.4771,
"MAD": 0.64386804,
"percent_above_mean": 0.38,
"variation_from_mean": 0.64386804
}
},
В примере 2 базы данных я хочу использовать выходные данные sample1, и мне нужно преобразовать JSON в фрейм данных. Как я могу это сделать?
| означать | максимум | минута | станд | срединный | L1 | безумный | percent_above_mean | variation_from_mean |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.12 | 6.00 | 0.05 | 0.9 | 0.89 | 112 | 0.64 | 0.38 | 0.643 |
Ответ №1:
Я решаю эту проблему с помощью приведенного ниже кода и json_normalize
message_input = dbutils.widgets.get("input")
message_json = json.loads(message_input)
normalized_features = json_normalize(message_json['0'])
Комментарии:
1. Рад узнать, что ваша проблема решена. Вы можете принять его как ответ( нажмите на галочку рядом с ответом, чтобы изменить его с серого на заполненный). Это может быть полезно для других членов сообщества. Спасибо.