我在 Cassandra 中有一列由列表映射组成，当使用 Python 驱动程序查询时，它返回一个 OrderedMapSerializedKey 结构。该结构是列表的映射。我想将整个查询放入 pandas 中。
要从 OrderedMapSerializedKey 结构中提取数据，即获取键并将其用作新列的标签，并仅保留列表的第一个元素作为值，我使用上述方法here在返回构建的 DataFrame 之前，在工厂中进行一些复杂/肮脏的操作。
有人问了类似的问题here，没有真正的答案。
有没有更好的方法将这样的 OrderedMapSerializedKey 结构转换为可以轻松加载到 pandas DataFrame 中的 Python 字典？
我认为最终的解决方案可能是存储OrderedMapSerializedKeyCassandra 结构作为dict在您的数据框列中，您可以将此值/列传输给您想要的任何人。最终是因为您可能不知道 Cassandra 行中的实际键（可能将不同的键插入到行中）。
所以这里是我测试过的解决方案，你只需要改进pandas_factory功能：
EDIT:
在之前的解决方案中，我仅替换了 Cassandra 数据集的第一（第 0）行（rows是元组列表，其中每个元组都是 Cassandra 中的一行）
from cassandra.util import OrderedMapSerializedKey
def pandas_factory(colnames, rows):
# Convert tuple items of 'rows' into list (elements of tuples cannot be replaced)
rows = [list(i) for i in rows]
# Convert only 'OrderedMapSerializedKey' type list elements into dict
for idx_row, i_row in enumerate(rows):
for idx_value, i_value in enumerate(i_row):
if type(i_value) is OrderedMapSerializedKey:
rows[idx_row][idx_value] = dict(rows[idx_row][idx_value])
return pd.DataFrame(rows, columns=colnames)
您必须插入一些自动检查 Cassandra 映射字段之前/之后是否有最小一个值，或者相应地手动修改上述脚本。
美好的一天！
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