将列表中的 Pymongo 数据附加到 pandas 数据框

Append Pymongo data from list to pandas dataframe

我在数据框中有来自 MongoDB 的位置数据,其中包含一个充满字典的列表。我现在正在尝试将字典中的位置数据读取到数据框中。我创建了一个包含列(posX、posY 和 posZ)的新数据框。现在我想读入数据,但我遇到了以下问题。如果我想通过索引添加数据,它会从最后一个 MongoDB 文档中获取所有条目的位置数据。我必须做什么才能为每一行显示正确的位置数据?

我使用此代码从以下 DataFrame 中获取了字典

for i in range(0, 3, +1):
    y = df.loc[i,'position.vars'] 

(我用 del 命令删除了不必要的数据,如 "key":"Positiondaten"。)

Time Returncode position.vars
02.02.2017 13:01 OK [{"key": "Positionsdaten", "value": "1", "vartype": 1}, {"key": "PositionX", "value: 11", "vartype" 1}, {"key": "PositionY", "value: 11", "vartype" 1}, {"key": "PositionZ", "value: 11", "vartype" 1}]
02.02.2017 13:05 OK {"key": "Positionsdaten", "value": "1", "vartype": 1}, {"key": "PositionX", "value: 0", "vartype" 1}, {"key": "PositionY", "value: 0", "vartype" 1}, {"key": "PositionZ", "value: 0", "vartype" 1}]
02.02.2017 13:09 OK {"key": "Positionsdaten", "value": "1", "vartype": 1}, {"key": "PositionX", "value: 33", "vartype" 1}, {"key": "PositionY", "value: 66", "vartype" 1}, {"key": "PositionZ", "value: 99", "vartype" 1}]

之后我尝试将数据从 Y 追加到 df2。

df2 = pd.DataFrame(y, columns = ["posX", "posY", "posZ"])
for i in range(0, 3, +1):
    y = df.loc[i,'position.vars'] 
    print(y)
    df2["posX"] = y[0]["value"]
    df2["posY"] = y[1]["value"]
    df2["posZ"] = y[2]["value"]

目前我的 DataFrame 看起来像那样

posX posY posZ
33 66 99
33 66 99
33 66 99

但 DataFrame 应该是这样的

posX posY posZ
11 11 11
0 0 0
33 66 99

通过将 [i] 添加到

来解决它

df2["posX"][i] = y[0]["值"]