将JSON传输到熊猫数据帧

我试图从两个JSON文件中读取一些数据,并找到具有相同名称的用户,然后从他们那里获取特定键的值,但是,我对其中一个(data_bvp)有问题,它在列表中有100行和1列。 当我将数据帧保存为csv文件时,我得到了这个

第一个JSON文件如下所示:

“name”:“alex”:[“bvp”:[1,2,3],“gsr”:[3,2,1],“name”:“laura”:[“bvp”:[2,3,4],“gsr”:[3,2,1]
secon jason文件包含以下元素:

“name”:“alex”:[“calm”:0,“tension”:1],“name”:“laura”:[“calm”:1,“tesinion”:0
我要获取具有相同名称的数据,以便从每个JSON文件中获取bvp和tension的值,并将其保存为csv文件。


数据似乎没有以正确的格式保存,如[[1,2,3],[2,3,4]]
我可以看到列表如下所示:[1,2,3,[2,3,4

实际上,我的最终数据集如下所示:

name col1 col2 col3 tension
亚历克斯1 2 3 1
劳拉2 3 4 0
你知道我的代码有什么问题吗?
谢谢您!

with open('raw_data-export.json')as data_file:
data_bvp=json.loads(data_file.read())
arr_b=列表(data_bvp.keys())

将open(“v2-1-data-export.json”)作为数据文件“2:
data_tension=json.loads(data_file_2.read())
arr_tension=列表(data_tension.keys())

匹配=[]
对于我在arr_b:
对于承受拉力的J:
如果i==j:
匹配。附加(i)
打印(“匹配”,匹配)


bvps=[]
张力=[]

对于匹配项中的b:
bvps.append(data_bvp[b]['bvp'])
#问题

对于匹配项中的t:
tension.append(data_tension[t]['pre'][时态])



bvp_data_frame=pd.数据帧(bvps)
bvp_data_frame.to_csv(“/bvp.csv”)。


第一个JSON文件如下:

{ "Name": "Alex" :["bvp":[1,2,3], "gsr":[3,2,1] ] } , { "Name": "Laura" :["bvp":[2,3,4], "gsr":[3,2,1] ] }


secon jason文件包含以下元素:

{ "Name" : "Alex" : ["calm" :0 , "tension":1] }, { "Name": "Laura" : ["calm":1, "tesnion":0}


我要获取同名的数据,从每个JSON文件中获取bvp和tension的值,并将其保存为csv文件。

数据似乎没有以正确的格式保存,如[[1,2,3],[2,3,4]]
我可以看到列表如下所示:[1,2,3,[2,3,4

实际上,我的最终数据集如下所示:

 name   col1 col2 col3 tension
  Alex   1   2    3    1
  Laura  2   3    4    0


你知道我的代码有什么问题吗?
谢谢您!

with open('raw_data-export.json') as data_file:
    data_bvp = json.loads(data_file.read())
arr_b = list(data_bvp.keys())

with open('v2-1-data-export.json') as data_file_2:
    data_tension = json.loads(data_file_2.read())
arr_tension = list(data_tension.keys())

matches =[]
for i in arr_b:
    for j in arr_tension:
        if i == j:
            matches.append(i)
print("MATCHES", matches)


bvps = []
tension = []

for b in matches:
    bvps.append(data_bvp[b]['bvp'])
       # PROBLEM 

for t in matches:
    tension.append(data_tension[t]['pre']['tense'])



bvp_data_frame = pd.DataFrame(bvps)
bvp_data_frame.to_csv('./bvp.csv')