從字典到熊貓dataframe

Question

我有一些代碼將嵌套的json字典放到dataframe中。 這不是非常有效，並且想知道在創建數據框之前是否需要使用numpy數組 進行存儲。 字典大小爲100萬，item是JSON字符串。

ALL=dict() 
    ALL[0]= """{id1: 'Big_JSON' }""" 
    for k_id, dd in ALL.items() : 

    ii+=1 
    if ii > -1 : 
    dfi= pd.io.json.json_normalize(dd) 

    if ii == 0 : 
     ALL_df= dfi  
    else: 
     ALL_df= pd.concat((ALL_df, dfi), axis=0)  
     print ii, 

是否有一種快速轉換爲數據框的方式？

Answer 1

而不是使用CONCAT低效，試圖在同一時間將所有類型的字典的：

ALL_df = pd.io.json.json_normalize(ALL.values())