python - 如何从ElasticSearch helpers.scan结果获取Python数据框

假设我有一个辅助函数，例如:

result_helper = helpers.scan(es, scroll='2m', query={"query": {"match_all": {}}} ,index="test", size=1000, _source=('logtime','host_name', 'kv', 'value') )

如何将这些数据放入python数据框？

使用这种方法:

result_helper = list(helpers.scan(es, scroll='2m', query={"query": {"match_all": {}}} ,index="test", size=1000, _source=('logtime','host_name', 'kv', 'value') ))
df = pd.DataFrame(result_helper)

我得到一个数据框，但在_source列中有一个列表:

_id                         _index       _score     _source               _type     sort
0   AVz3qBfbLK0jC-lSNFjT    test         None       {u'host_name': u'hostxyz', u'kv': u'Memory_an...    logs    [0]

如何从helpers.scan结果创建数据框，并为_source列表中的每个键添加一列？
例如。:

    hostname memory  ...
 1  hostxyz  1024GB  ...
 2      .       .
 3      .       .
 4      .       .

最佳答案

经过一些考虑和测试，我开发了以下解决方案:

用

result_helper_list = list(helpers.scan(es, scroll='2m', query={"query": {"match_all": {}}} ,index="check_mk_wnp_csh", size=1000, _source=('logtime','host_name', 'kv', 'value') ))

和

df_result = json_normalize(result_helper_list)

我得到列表作为列(根据需要):

df_result.columns

>     Index([u'_id', u'_index', u'_score', u'_source.host_name', u'_source.kv',
            u'_source.logtime', u'_source.value', u'_type', u'sort'],
           dtype='object')