根据嵌套列表从 JSON 构建创建 Pandas 数据框

Question

我想使用以下嵌套列表来：

首先：创建字典
其次：从字典中创建一个Pandas数据框

结构=[['jumps', [['fox', [['The'], ['quick'], ['brown']]], ['over', [['dog', [['the'], ['lazy']]]]]]]]

此嵌套列表来自具有依赖关系的解析树结构：

          jumps              
       _____|________         
      |             over     
      |              |        
     fox            dog      
  ____|_____      ___|____    
The quick brown the      lazy

我的想法是将这个嵌套列表转换为 JSON 文件，然后创建一个 Pandas 数据框，如下所示：

jumps fox
jumps over
fox The
fox quick
fox brown
over dog
dog the
dog lazy

以便可以使用 networkx 绘制此数据框。

我试过 json.dumps 和 dict 到目前为止都没有成功。

如有任何见解，我们将不胜感激。

Answer 1

我错误地阅读了问题并假设您想要绘制图形，而不是转换嵌套列表。 @Nick 的解决方案是最好的方法。 仅将此答案视为附加信息而不是解决方案

让我们使用 graphviz 并为有向图创建我们自己的 DOT -

from graphviz import Source

l = [('jumps','fox'),
     ('jumps', 'over'),
     ('fox', 'The'),
     ('fox', 'quick'),
     ('fox', 'brown'),
     ('over', 'dog'),
     ('dog', 'the'),
     ('dog', 'lazy')]

dotgraph = 'digraph G {' + ' '.join([i+'->'+j for i,j in l]) + '}'
print(dotgraph)

s = Source(dotgraph, filename="test1.gv", format="png")
s.view()

digraph G {
    jumps->fox 
    jumps->over 
    fox->The 
    fox->quick 
    fox->brown 
    over->dog 
    dog->the 
    dog->lazy
}

您可以使用 graphviz here on their visual editor. Also read the documentation 来获得这些图表元素和更复杂图表的自定义选项。

Answer 2

这是一个树状结构，这让我觉得这里应该使用递归函数。我会这样做：

import pandas as pd

def recurse(l, parent=None):
    assert isinstance(l, list)
    for item in l:
        if isinstance(item, str):
            if parent is not None:
                yield (parent, item)
            parent = item
        elif isinstance(item, list):
            yield from recurse(item, parent)
        else:
            raise Exception(f"Unknown type {type(item)}")

structure=[['jumps', [['fox', [['The'], ['quick'], ['brown']]], ['over', [['dog', [['the'], ['lazy']]]]]]]]

df = pd.DataFrame(recurse(structure), columns=['from', 'to'])

它是如何工作的：它遍历每个列表，记住它看到的最后一个项目是什么。对于它找到的每个列表，它都会用该列表调用自己。此函数的输出是一个生成器，它为图中的每个“边”生成一个元组。这可以导入到 pandas 数据框中。

输出：

    from     to
0  jumps    fox
1    fox    The
2    fox  quick
3    fox  brown
4  jumps   over
5   over    dog
6    dog    the
7    dog   lazy

根据嵌套列表从 JSON 构建创建 Pandas 数据框

Create Pandas dataframe from JSON build based on nested lists

python

json

nested

networkx

pandas