データを解析して、Python
これがグーグルbigqueryから解析する私のデータです：
{
u'kind': u'bigquery#queryResponse',
u'rows': [
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'995'
},
{
u'v': u'1600'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'942'
},
{
u'v': u'1607'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'937'
},
{
u'v': u'1599'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'894'
},
{
u'v': u'1598'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'848'
},
{
u'v': u'1592'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'841'
},
{
u'v': u'1590'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'786'
},
{
u'v': u'1603'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'779'
},
{
u'v': u'1609'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'762'
},
{
u'v': u'1597'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'753'
},
{
u'v': u'1594'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'740'
},
{
u'v': u'1596'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'738'
},
{
u'v': u'1612'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'718'
},
{
u'v': u'1590'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'717'
},
{
u'v': u'1610'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'715'
},
{
u'v': u'1602'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'680'
},
{
u'v': u'1606'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'674'
},
{
u'v': u'1603'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'639'
},
{
u'v': u'1603'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'637'
},
{
u'v': u'1603'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'634'
},
{
u'v': u'1590'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'633'
},
{
u'v': u'1599'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'616'
},
{
u'v': u'1596'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'614'
},
{
u'v': u'1596'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'612'
},
{
u'v': u'1595'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'607'
},
{
u'v': u'1603'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'579'
},
{
u'v': u'1593'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'570'
},
{
u'v': u'1600'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'541'
},
{
u'v': u'1599'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'525'
},
{
u'v': u'1608'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'520'
},
{
u'v': u'1599'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'518'
},
{
u'v': u'1602'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'486'
},
{
u'v': u'1595'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'470'
},
{
u'v': u'1593'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'433'
},
{
u'v': u'1609'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'429'
},
{
u'v': u'1607'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'421'
},
{
u'v': u'1611'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'399'
},
{
u'v': u'1592'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'363'
},
{
u'v': u'0'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'353'
},
{
u'v': u'1594'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'287'
},
{
u'v': u'1609'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'106'
},
{
u'v': u'0'
}
]
},
{
u'f': [
{
u'v': u'the'
},
{
u'v': u'57'
},
{
u'v': u'1609'
}
]
}
],
u'jobReference': {
u'projectId': u'670640819051',
u'jobId': u'job_5bf745fcee8b470e997d8ea90f380e68'
},
u'jobComplete': True,
u'totalRows': u'42',
u'schema': {
u'fields': [
{
u'type': u'STRING',
u'name': u'Word',
u'mode': u'NULLABLE'
},
{
u'type': u'INTEGER',
u'name': u'Word_count',
u'mode': u'NULLABLE'
},
{
u'type': u'INTEGER',
u'name': u'corpus_date',
u'mode': u'NULLABLE'
}
]
}
}
Python newbeeなので、このデータを解析して次のようなjsonオブジェクトを作成する方法がわかりません。
[
{'count': 200, 'year': 2008},
{'count': 240, 'year': 2010},
{'count': 290, 'year': 2009}
]
誰かが私に始める方法について何かヒントを与えることができますか？
例
[{u'v': u'the'}, {u'v': u'995'}, {u'v': u'1600'}]
これで言葉のために'the'、countは995、yearは1600です。したがって、次のようになります。
'Z'が大きな辞書の場合、 'response'で必要な構造を取得します。
import json
response = []
for row in z['rows']:
for key, dict_list in row.iteritems():
count = dict_list[1]
year = dict_list[2]
response.append({'count': count['v'], 'year' : year['v']})
print json.dumps(response)
応答すると、次のようになります。
[{'count': u'995', 'year': u'1600'},
{'count': u'942', 'year': u'1607'},
{'count': u'937', 'year': u'1599'},
{'count': u'894', 'year': u'1598'},
{'count': u'848', 'year': u'1592'},
{'count': u'841', 'year': u'1590'},
{'count': u'786', 'year': u'1603'},
{'count': u'779', 'year': u'1609'},
{'count': u'762', 'year': u'1597'},
{'count': u'753', 'year': u'1594'},
{'count': u'740', 'year': u'1596'},
{'count': u'738', 'year': u'1612'},
{'count': u'718', 'year': u'1590'},
{'count': u'717', 'year': u'1610'},
{'count': u'715', 'year': u'1602'},
{'count': u'680', 'year': u'1606'},
{'count': u'674', 'year': u'1603'},
{'count': u'639', 'year': u'1603'},
{'count': u'637', 'year': u'1603'},
{'count': u'634', 'year': u'1590'},
{'count': u'633', 'year': u'1599'},
{'count': u'616', 'year': u'1596'},
{'count': u'614', 'year': u'1596'},
{'count': u'612', 'year': u'1595'},
{'count': u'607', 'year': u'1603'},
{'count': u'579', 'year': u'1593'},
{'count': u'570', 'year': u'1600'},
{'count': u'541', 'year': u'1599'},
{'count': u'525', 'year': u'1608'},
{'count': u'520', 'year': u'1599'},
{'count': u'518', 'year': u'1602'},
{'count': u'486', 'year': u'1595'},
{'count': u'470', 'year': u'1593'},
{'count': u'433', 'year': u'1609'},
{'count': u'429', 'year': u'1607'},
{'count': u'421', 'year': u'1611'},
{'count': u'399', 'year': u'1592'},
{'count': u'363', 'year': u'0'},
{'count': u'353', 'year': u'1594'},
{'count': u'287', 'year': u'1609'},
{'count': u'106', 'year': u'0'},
{'count': u'57', 'year': u'1609'}]
私はあなたが必要なものだと信じています。 json のみを使用し、応答に対してjson.dumpsを実行するよりもそれだけです。
モジュールjsonを使用して、pythonオブジェクトをJSONオブジェクトに、またはその逆に簡単に変換できます。基本的に、クラスは2つだけです：JSONEncoderおよびJSONDecoder： 1つ目はpythonコレクションをJSON文字列に変換し、2つ目はJSON文字列をPythonオブジェクトに変換します。
例：
from json import JSONEncoder
jsonString = JSONEncoder().encode({
"count": 222,
"year": 2012
})
上記のコードは、Python辞書からJSON文字列を生成します
from json import JSONDecoder
pyDictionary = JSONDecoder().decode('{"count": 222, "year": 2012}')
上記のコードは、JSON文字列からpython辞書を生成します
バージョン0.28.0以降の google-cloud-bigqueryライブラリRowクラスを使用して、テーブルまたはクエリの行を解析します。
たとえば、スキーマを使用したクエリの結果を出力するには
[
{
u'type': u'STRING',
u'name': u'Word',
u'mode': u'NULLABLE'
},
{
u'type': u'INTEGER',
u'name': u'Word_count',
u'mode': u'NULLABLE'
},
{
u'type': u'INTEGER',
u'name': u'corpus_date',
u'mode': u'NULLABLE'
},
]
あなたの例のように、
query = client.query('...')
rows = query.result()
for row in rows:
# Access by column index.
print('Word: {}'.format(row[0]))
# Access by column name.
# The library parses the result into an integer object,
# based on the schema.
print('Word_count: {}'.format(row['Word_count']))
# Access by column name, like an attribute.
print('corpus_date: {}'.format(row.corpus_date))
バージョン0.29.0（2017-12-04の時点ではまだリリースされていません）では、keys()、values()、items()、およびget()、組み込みの辞書オブジェクトと同じです。 （ PR＃439 に追加）したがって、行を0.29.0のJSONのような辞書に変換するには：
query = client.query('...')
rows = query.result()
for row in rows:
row_json = dict(row.items())