如何从ElasticSearch helpers.scan结果获取Python数据帧

假设我有一个助手函数，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数据框中

采用这种方法：

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)

我得到一个数据帧，但在

\u 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结果中为

\u source

列表中的每个键创建一个数据框？ 例如：

---

经过一些考虑和测试，我开发了以下解决方案：

与

及

我以列的形式获取列表（根据需要）：

---

经过一些考虑和测试，我开发了以下解决方案：

与

及

我以列的形式获取列表（根据需要）：

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

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') ))

df_result = json_normalize(result_helper_list)

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')