flatten 相关问题

Mysql 压平数组

该表包含json数据，我想从这个json中提取labelKey 表：d_json 数据 {“标签”：null，“选项”：[{“labelKey”：“key10”，“值”：&

将嵌套 JSON 文件转换为 pandas Dataframe

我正在尝试将带有列表和字典的嵌套 JSON 文件转换为数据框架。到目前为止我已经写了这段代码： 对于 rawData['results'] 中的结果： openfda_data = result.get('openfda', {}...

在 Rust 中将非此即彼的结构展平为另一个结构

我正在尝试用 Rust 创建一个灵活但特定类型的结构。我们将该结构称为 Analysis。所有 Analysis 结构都必须具有字段 name、id、created、modified。但有3种不同的

如何从对象流中统一对象的集合

我有这个 CasaDeBurrito 课程： 公共类 CasaDeBurritoImpl 实现 OOP.Provided.CasaDeBurrito { 私有整数 ID； 私有字符串名称； 私有整数分布； 私人套装<

使用 pandas json_normalise 将嵌套的 json 文件展平为数据框

我有一个大的json文件数据，我想将其转换为表格形式。我正在尝试使用 json_nomalise 将数据展平为数据帧。到目前为止我有这个： 到目前为止的代码 我想进一步平坦...

压平 SciPy lil_matrix 而不转换为密集以避免内存错误

鉴于： 将 numpy 导入为 np 导入 scipy print(np.__version__, scipy.__version__) # numpy: 1.23.5 scipy: 1.11.3 我想展平我的切片数组而不将其转换为密集以避免

从多维数组中获取所有值作为平面索引数组[重复]

我有这个数组： 数组（3）{ [0]=> 数组（3）{ [0]=> 数组（1）{ [0]=> 字符串(2)“14” } [1]=> 字符串(2)“12” [2]=> 字符串(2)“13” } ...

递归过滤多维数组并收集字符串长度最小的元素

我有一个像这样的数组： [ [ 'key1' => '你好，我是一条短信', 'key2' => 真， 'key3' => '><><', ], [ [ 'key1' => '你好

如何使用 PySpark 展平这个复杂的 json？

背景：我正在使用 Azure Synapase 将数据从 API 通过管道传输到 json 文件。我使用 PySpark Notebook 来展平该复杂的 json，以便我可以将数据加载到 SQL 数据库中。 评论...

如何在不使用标准库的情况下定义List.flatten？

最初代码位于List.flatten（OCaml 标准库）中。但是，我不想使用标准库。因此我定义了展平函数。它在 List.flatten 期间工作正常。在我实施之后...

横向扁平化，XML 文件外部不起作用

我将以下 xml 加载到具有变体数据类型的表中 我将以下 xml 加载到具有变体数据类型的表中 <VehicleDamageEstimateAddRq xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.cieca.com/BMS"> <RqUID>014b91da-1227-4c2b-995f-0f2f6e1b0be4</RqUID> <DamageLineInfo> <LineNum>2</LineNum> <UniqueSequenceNum>4</UniqueSequenceNum> <ParentLineNum>3</ParentLineNum> <SupplementNum>0</SupplementNum> <EstimateVerCode>EM</EstimateVerCode> <ManualLineInd>false</ManualLineInd> <AutomatedEntry>true</AutomatedEntry> <LineStatusCode>1</LineStatusCode> <LineDesc>O/H front bumper</LineDesc> <DescJudgmentInd>false</DescJudgmentInd> <LaborInfo> <LaborType>LAB</LaborType> <DatabaseLaborType>LAB</DatabaseLaborType> <LaborOperation>OP0</LaborOperation> <LaborHours>3.9</LaborHours> <DatabaseLaborHours>3.9</DatabaseLaborHours> <LaborInclInd>false</LaborInclInd> <LaborAmt>195.00</LaborAmt> <TaxableInd>false</TaxableInd> <LaborHoursJudgmentInd>false</LaborHoursJudgmentInd> <LaborTypeJudgmentInd>false</LaborTypeJudgmentInd> <DrillingInd>false</DrillingInd> </LaborInfo> </DamageLineInfo> <DamageLineInfo> <LineNum>3</LineNum> <UniqueSequenceNum>2</UniqueSequenceNum> <SupplementNum>0</SupplementNum> <EstimateVerCode>EM</EstimateVerCode> <ManualLineInd>false</ManualLineInd> <AutomatedEntry>false</AutomatedEntry> <LineStatusCode>1</LineStatusCode> <LineDesc>Bumper cover w/o hybrid</LineDesc> <DescJudgmentInd>false</DescJudgmentInd> <PartInfo> <PartType>PAA</PartType> <PartNum>MI1000341</PartNum> <OEMPartNum>6400L177</OEMPartNum> <NonOEM> <PartType>PAA</PartType> <NonOEMPartNum>MI1000341</NonOEMPartNum> <PartSelectedInd>true</PartSelectedInd> </NonOEM> <PartPrice>431.00</PartPrice> <UnitPartPrice>431.00</UnitPartPrice> <TaxableInd>true</TaxableInd> <PriceJudgmentInd>false</PriceJudgmentInd> <AlternatePartInd>true</AlternatePartInd> <GlassPartInd>false</GlassPartInd> <PriceInclInd>false</PriceInclInd> <Quantity>1</Quantity> </PartInfo> <LaborInfo> <LaborType>LAB</LaborType> <DatabaseLaborType>LAB</DatabaseLaborType> <LaborOperation>OP11</LaborOperation> <LaborHours>0.0</LaborHours> <DatabaseLaborHours>3.9</DatabaseLaborHours> <LaborInclInd>true</LaborInclInd> <LaborAmt>0</LaborAmt> <TaxableInd>false</TaxableInd> <LaborHoursJudgmentInd>false</LaborHoursJudgmentInd> <LaborTypeJudgmentInd>false</LaborTypeJudgmentInd> <DrillingInd>false</DrillingInd> </LaborInfo> <RefinishLaborInfo> <LaborType>LAR</LaborType> <LaborOperation>OP6</LaborOperation> <LaborHours>3.1</LaborHours> <DatabaseLaborHours>3.1</DatabaseLaborHours> <LaborInclInd>false</LaborInclInd> <LaborAmt>155.00</LaborAmt> <LaborHoursJudgmentInd>false</LaborHoursJudgmentInd> </RefinishLaborInfo> <OtherChargesInfo> <OtherChargesType>MAPA</OtherChargesType> <Price>102.30</Price> <UnitOfMeasure>HR</UnitOfMeasure> <Quantity>3.1</Quantity> <PriceInclInd>false</PriceInclInd> </OtherChargesInfo> </DamageLineInfo> </VehicleDamageEstimateAddRq> DamageLineInfo 标签/部分重复 N 次，但所有 DamageLineInfo 标签/部分的内部键并不相同，因为您可以看到 LineNum:3 具有 LineNum:2 没有的 RefinishLaborInfo 和 OtherChargesInfo。我写了下面的sql来提取outer => True的两行，但它只返回1行（行号：3） SELECT GET(XMLGET(DamageLineInfo.value, 'LineNum'),'$')::number as DamageLineInfo_LineNum ,GET(XMLGET(DamageLineInfo.value, 'UniqueSequenceNum'),'$')::number as DamageLineInfo_UniqueSequenceNum , GET(XMLGET(RefinishLaborInfo.value, 'LaborType'),'$')::string as RefinishLaborInfo_LaborType FROM "DEFAULT"."PUBLIC"."SAMPLE2_XML" ,LATERAL FLATTEN(GET(SRC_XML, '$')) DamageLineInfo ,LATERAL FLATTEN(input=>GET(DamageLineInfo.value, '$'),OUTER=>TRUE) RefinishLaborInfo where GET(DamageLineInfo.value, '@') = 'DamageLineInfo'and GET(RefinishLaborInfo.value,'@')='RefinishLaborInfo' 即使某些部分（例如 RefinishLaborInfo ）不存在，我的代码应该是什么才能获取这两行。 我发现在 Snowflake 中使用 CTE 解析嵌套 XML 文档效果最好。 with DAMAGE_LINE_INFO as ( select THIS from SAMPLE2_XML, lateral flatten(SRC_XML, recursive => true) where VALUE = 'DamageLineInfo' ), DAMAGE_AND_LABOR as ( select get(xmlget(THIS, 'LineNum'), '$') as "DamageLineInfo_LineNum" ,get(xmlget(THIS, 'UniqueSequenceNum'), '$') as "DamageLineInfo_UniqueSequenceNum" ,xmlget(THIS, 'LaborInfo') as LABOR_INFO ,xmlget(THIS, 'RefinishLaborInfo') as REFINISH_LABOR_INFO from DAMAGE_LINE_INFO ) select "DamageLineInfo_LineNum" ,"DamageLineInfo_UniqueSequenceNum" ,get(xmlget(LABOR_INFO, 'LaborType'), '$')::string as LABOR_TYPE ,get(xmlget(REFINISH_LABOR_INFO, 'LaborType'), '$')::string as REFINISH_LABOR_TYPE from DAMAGE_AND_LABOR

Ruby 复杂字符串数组到浮点数数组

我试图将这个（相当复杂）浮点字符串的字符串数组转换为浮点数组，但没有成功： [ 5.85142857 6.10684807 6.15328798 6.31582766 6.96598639 7.61614512 7.87...

Ruby 压平字符串数组

我试图将这个输出字符串压平到一个数组中，但没有成功： [ 5.85142857 6.10684807 6.15328798 6.31582766 6.96598639 7.61614512 7.87156463 8.73070295 9.38086168 9.6595...

比较两个具有相同列名的数据框，并用后缀压平结果数据框

我有两个数据框： dfA = pd.DataFrame({ “跑步”： （ 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3 ), “观点”： （ 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3 ），...

将嵌套的 JSON 数组转换为 CSV 文件中的单独列

我有一个如下所示的 JSON 文件： { “id”：10011， "title": "测试程序", “蛞蝓”：“蛞蝓”， "url": "http://test.test", “电子邮件”：“[email protected]”， “链接”：“http://测试...

使用 jq 展平嵌套 JSON

我想展平嵌套的 json 对象，例如{"a":{"b":1}} 到 {"a.b":1} 以便在 solr 中消化它。 我有 11 TB 的 json 文件，它们都是嵌套的，并且字段名称中包含点，这意味着......

如何使用横向展平解析雪花中的嵌套json

想要从 event_params 属性中提取值， 我想从 event_params."key": "link_class":string_value 获取值 前任： event_params--> key=link_class 和...

IMPORTRANGE 公式，返回 Google 表格中同一单元格中的一些值

我正在尝试制作一个Google表格，它从其他表格中提取数据并在那里收集它们。我有很多列，对于其中的大多数，我使用了以下公式，效果完美。 =

在多维数组的第三级中搜索值并返回扁平化的合格数据集

我正在尝试在多维数组中搜索符合条件的条目，并以扁平的关联子数组的形式返回一个或多个数据集。 输入示例： [ [ '名字' => '迪克·詹斯...

Pandas df 数据扁平化

我有一个有 3 列的 pandas df。 联系人为 col1，个人资料为 col2，客户为 col3 输入 df 如下 - |联系方式|简介|客户| |:------|:------|:-----| |{'id':'1','姓名':'abc'}|{'电子邮件':'abc@gm...