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python - 如何用一些列作为 json 展平 Pandas 数据框？

coder 2023-05-25 原文

我有一个从数据库加载数据的数据框 df。大多数列是 json 字符串，而有些甚至是 json 列表。例如:

id     name     columnA                               columnB
1     John     {"dist": "600", "time": "0:12.10"}    [{"pos": "1st", "value": "500"},{"pos": "2nd", "value": "300"},{"pos": "3rd", "value": "200"}, {"pos": "total", "value": "1000"}]
2     Mike     {"dist": "600"}                       [{"pos": "1st", "value": "500"},{"pos": "2nd", "value": "300"},{"pos": "total", "value": "800"}]
...

如您所见，并非所有行在列的 json 字符串中都具有相同数量的元素。

我需要做的是保持像 id 和 name 这样的普通列不变，并像这样展平 json 列:

id    name   columnA.dist   columnA.time   columnB.pos.1st   columnB.pos.2nd   columnB.pos.3rd     columnB.pos.total
1     John   600            0:12.10        500               300               200                 1000 
2     Mark   600            NaN            500               300               Nan                 800

我尝试过像这样使用 json_normalize:

from pandas.io.json import json_normalize
json_normalize(df)

但是 keyerror 似乎有一些问题。这样做的正确方法是什么？

最佳答案

这是使用 json_normalize() 的解决方案再次使用自定义函数以 json_normalize 函数理解的正确格式获取数据。

import ast
from pandas.io.json import json_normalize

def only_dict(d):
    '''
    Convert json string representation of dictionary to a python dict
    '''
    return ast.literal_eval(d)

def list_of_dicts(ld):
    '''
    Create a mapping of the tuples formed after 
    converting json strings of list to a python list   
    '''
    return dict([(list(d.values())[1], list(d.values())[0]) for d in ast.literal_eval(ld)])

A = json_normalize(df['columnA'].apply(only_dict).tolist()).add_prefix('columnA.')
B = json_normalize(df['columnB'].apply(list_of_dicts).tolist()).add_prefix('columnB.pos.')

最后在公共(public)索引上加入DFs得到:

df[['id', 'name']].join([A, B])

编辑:- 根据@MartijnPieters 的评论，解码 json 字符串的推荐方法是使用 json.loads()与使用 ast.literal_eval() 相比要快得多如果你知道数据源是 JSON。

关于python - 如何用一些列作为 json 展平 Pandas 数据框？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39899005/

展平何用34codejsonpythonpandasdataframeflatten

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