在for循环内填充熊猫数据框

如何解决在for循环内填充熊猫数据框

我正在与Amazon Rekognition合作进行一些图像分析。 使用简单的Python脚本，每次迭代都会得到以下类型的响应： （例如猫的图像的示例）

{'Labels':
            [{'Name': 'Pet','Confidence': 96.146484375,'Instances': [],'Parents': [{'Name': 'Animal'}]},{'Name': 'Mammal',{'Name': 'Cat','Confidence': 96.146484375.....

我在列表中获得了所需的所有属性，如下所示：

[Pet,Mammal,Cat,Animal,Manx,Abyssinian,Furniture,Kitten,Couch]

现在，我想创建一个数据框，其中上面列表中的元素显示为列，而行取值为0或1。

我创建了一个字典，在其中添加了列表中的元素，因此得到了{'Cat'：1}，然后将其添加到数据帧中并出现以下错误： TypeError ：必须使用某种类型的集合来调用Index（...），并且已传递“ Cat”。

不仅如此，但我似乎甚至无法将来自不同图像的信息添加到同一数据框中。例如，如果我仅将数据插入数据框中（作为行，而不是列），则会得到一个包含n行的序列，其中n个元素（由Amazon Rekognition标识）的仅最后一张图像，即我在每次迭代时都从一个空的数据帧开始。 我想得到的结果是这样的：

Image   Human   Animal  Flowers     etc...
Pic1    1        0       0  
Pic2    0        0       1  
Pic3    1        1       0  

作为参考，这是我现在正在使用的代码（我应该补充一点，我正在开发一个名为KNIME的软件，但这只是Python）：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import boto3

fileName=flow_variables['Path_Arr[1]']  #This is just to tell Amazon the name of the image
bucket= 'mybucket'
client=boto3.client('rekognition',region_name = 'us-east-2')

response = client.detect_labels(Image={'S3Object':
{'Bucket':bucket,'Name':fileName}})


data = [str(response)]  # This is what I inserted in the first cell of this question

d= {}
for key,value in response.items():
    for el in value:
        if isinstance(el,dict):
            for k,v in el.items():
                if k == "Name":
                    d[v] = 1
                    print(d)
                    df = pd.DataFrame(d,ignore_index=True)

print(df)
output_table = df

在for循环中以及向我的数据帧添加内容时，我肯定都错了，但是似乎没有任何作用！

对于超长问题，我们深表歉意！有什么想法吗？

解决方法

我不知道这是否可以完全回答您的问题，因为我不知道您的数据看起来像什么，但是我认为这是一个应该对您有所帮助的好步骤。我多次添加了相同的数据，但是方法应该很清楚。

import pandas as pd

response = {'Labels': [{'Name': 'Pet','Confidence': 96.146484375,'Instances': [],'Parents': [{'Name': 'Animal'}]},{'Name': 'Cat','Instances': [{'BoundingBox':
                                                                                      {'Width': 0.6686800122261047,'Height': 0.9005332589149475,'Left': 0.27255237102508545,'Top': 0.03728689253330231},'Confidence': 96.146484375}],'Parents': [{'Name': 'Pet'}]
                        }]}


def handle_new_data(repsonse_data: dict,image_name: str) -> pd.DataFrame:
    d = {"Image": image_name}
    result = pd.DataFrame()
    for key,value in repsonse_data.items():
        for el in value:
            if isinstance(el,dict):
                for k,v in el.items():
                    if k == "Name":
                        d[v] = 1
        result = result.append(d,ignore_index=True)

    return result


df_all = pd.DataFrame()
df_all = df_all.append(handle_new_data(response,"image1"))
df_all = df_all.append(handle_new_data(response,"image2"))
df_all = df_all.append(handle_new_data(response,"image3"))
df_all = df_all.append(handle_new_data(response,"image4"))
df_all.reset_index(inplace=True)
print(df_all)