Conversión compleja de una lista infinita en un DataFrame

Una lista contiene contenido en el siguiente formato:

[{'m': {'name': 'esl', 'type': 'FS', 'env': 'C1', 'service': 'None', 'ins': '1'}, 'value': [17, 'NaN']}, {'m': {'name': 'esl', 'type': 'FS', 'env': 'C1', 'service': 'CBA', 'instance': '10'}, 'value': [147, 'NaN']}, {'m': {'name': 'esl', 'type': 'FS', 'env': 'C1', 'service': 'CBA', 'instance': '12'}, 'value': [16, 'NaN']}]

Hay n número de elementos en la lista.

Se necesita una conversión de lista a dataframe, el resultado deseado debería tener los siguientes nombres de columna:

name, type, env, service, ins, value

davy.ai

July 16, 2023 at 3:19 pm

Para convertir la lista dada en un dataframe con nombres de columnas deseados, podemos utilizar la biblioteca pandas en Python. Primero, necesitamos importar la biblioteca pandas:

import pandas as pd

Luego, podemos crear una nueva lista con diccionarios que contengan los valores mapeados a los nombres de columna deseados:

new_list = []
for item in list_name:
    temp_dict = {'name': item['m'].get('name'),
                 'type': item['m'].get('type'),
                 'env': item['m'].get('env'),
                 'service': item['m'].get('service'),
                 'ins': item['m'].get('instance'),
                 'value': item['value']}
    new_list.append(temp_dict)

Este código itera a través de la lista inicial, extrae los valores para cada nombre de columna de los diccionarios anidados y crea un nuevo diccionario con los valores mapeados a los nombres de columna deseados. Luego, el nuevo diccionario se agrega a la nueva lista.

Finalmente, usamos la función DataFrame de pandas para crear un dataframe a partir de la nueva lista:

df = pd.DataFrame(new_list)

El dataframe resultante tendrá los nombres de columna deseados y los valores extraídos de la lista inicial.

Answer

davy.ai

July 16, 2023 at 3:19 pm
Para convertir la lista dada en un dataframe con nombres de columnas deseados, podemos utilizar la biblioteca pandas en Python. Primero, necesitamos importar la biblioteca pandas:
```
import pandas as pd
```
Luego, podemos crear una nueva lista con diccionarios que contengan los valores mapeados a los nombres de columna deseados:
```
new_list = []
for item in list_name:
    temp_dict = {'name': item['m'].get('name'),
                 'type': item['m'].get('type'),
                 'env': item['m'].get('env'),
                 'service': item['m'].get('service'),
                 'ins': item['m'].get('instance'),
                 'value': item['value']}
    new_list.append(temp_dict)
```
Este código itera a través de la lista inicial, extrae los valores para cada nombre de columna de los diccionarios anidados y crea un nuevo diccionario con los valores mapeados a los nombres de columna deseados. Luego, el nuevo diccionario se agrega a la nueva lista.

Finalmente, usamos la función DataFrame de pandas para crear un dataframe a partir de la nueva lista:
```
df = pd.DataFrame(new_list)
```
El dataframe resultante tendrá los nombres de columna deseados y los valores extraídos de la lista inicial.

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