我正在尝试从深度嵌套的 JSON 字符串创建单个 Pandas DataFrame 对象。

JSON 模式是:

{"intervals": [
{
pivots: "Jane Smith",
"series": [
    {
        "interval_id": 0,
        "p_value": 1
       },
     {
         "interval_id": 1,
         "p_value": 1.1162791357932633e-8
     },
   {
        "interval_id": 2,
        "p_value": 0.0000028675012051504467
     }
    ],
   },
  {

"pivots": "Bob Smith",
  "series": [
       {
            "interval_id": 0,
            "p_value": 1
           },
         {
             "interval_id": 1,
            "p_value": 1.1162791357932633e-8
         },
       {
            "interval_id": 2,
            "p_value": 0.0000028675012051504467
         }
       ]
     }
    ]
 }

Desired Outcome 我需要将其展平以生成表格:

Actor Interval_id Interval_id Interval_id ... 
Jane Smith      1         1.1162        0.00000 ... 
Bob Smith       1         1.1162        0.00000 ... 

第一列是Pivots值，其余列是存储在列表interval_id和p_value键的值系列。

到此为止

import requests as r
import pandas as pd
actor_data = r.get("url/to/data").json['data']['intervals']
df = pd.DataFrame(actor_data)

actor_data 是一个长度等于个体数量的列表，即 pivots.values()。 df 对象简单地返回

<bound method DataFrame.describe of  pivots             Series
0           Jane Smith  [{u'p_value': 1.0, u'interval_id': 0}, {u'p_va...
1           Bob Smith  [{u'p_value': 1.0, u'interval_id': 0}, {u'p_va...
.
.
.

我如何遍历 series 列表以获取字典值并创建 N 个不同的列？我是否应该尝试为 series 列表创建一个 DataFrame， reshape 它，然后用 Actor 姓名绑定(bind)一列？

更新:

pvalue_list = [i['p_value'] for i in json_data['series']]

这给了我一个列表列表。现在我需要弄清楚如何将每个列表作为一行添加到 DataFrame 中。

value_list = []
for i in pvalue_list:
    pvs = [j['p_value'] for j in i]
    value_list = value_list.append(pvs)
return value_list

这返回一个 NoneType

解决方案

def get_hypthesis_data():
    raw_data = r.get("/url/to/data").json()['data']
    actor_dict = {}
    for actor_series in raw_data['intervals']:
        actor = actor_series['pivots']
        p_values = []
        for interval in actor_series['series']:
            p_values.append(interval['p_value'])
        actor_dict[actor] = p_values
    return pd.DataFrame(actor_dict).T

这将返回正确的 DataFrame。我调换了它，所以个人是行而不是列。

最佳答案

我认为以产生重复列名的方式组织数据只会让您日后头疼。恕我直言，更好的方法是为每个 pivots、interval_id 和 p_value 创建一个列。这将使将数据加载到 pandas 后查询数据变得非常容易。

此外，您的 JSON 中有一些错误。我跑遍了 this找出错误。

jq在这里帮助

import sh
jq = sh.jq.bake('-M')  # disable colorizing
json_data = "from above"
rule = """[{pivots: .intervals[].pivots, 
            interval_id: .intervals[].series[].interval_id,
            p_value: .intervals[].series[].p_value}]"""
out = jq(rule, _in=json_data).stdout
res = pd.DataFrame(json.loads(out))

这将产生类似于

    interval_id       p_value      pivots
32            2  2.867501e-06  Jane Smith
33            2  1.000000e+00  Jane Smith
34            2  1.116279e-08  Jane Smith
35            2  2.867501e-06  Jane Smith
36            0  1.000000e+00   Bob Smith
37            0  1.116279e-08   Bob Smith
38            0  2.867501e-06   Bob Smith
39            0  1.000000e+00   Bob Smith
40            0  1.116279e-08   Bob Smith
41            0  2.867501e-06   Bob Smith
42            1  1.000000e+00   Bob Smith
43            1  1.116279e-08   Bob Smith

改编自this comment

当然，您始终可以调用 res.drop_duplicates() 来删除重复的行。这给出了

In [175]: res.drop_duplicates()
Out[175]:
    interval_id       p_value      pivots
0             0  1.000000e+00  Jane Smith
1             0  1.116279e-08  Jane Smith
2             0  2.867501e-06  Jane Smith
6             1  1.000000e+00  Jane Smith
7             1  1.116279e-08  Jane Smith
8             1  2.867501e-06  Jane Smith
12            2  1.000000e+00  Jane Smith
13            2  1.116279e-08  Jane Smith
14            2  2.867501e-06  Jane Smith
36            0  1.000000e+00   Bob Smith
37            0  1.116279e-08   Bob Smith
38            0  2.867501e-06   Bob Smith
42            1  1.000000e+00   Bob Smith
43            1  1.116279e-08   Bob Smith
44            1  2.867501e-06   Bob Smith
48            2  1.000000e+00   Bob Smith
49            2  1.116279e-08   Bob Smith
50            2  2.867501e-06   Bob Smith

[18 rows x 3 columns]

关于python - 从深度嵌套的 JSON 创建 Pandas DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21494030/