json - 从嵌套 json 获取所需数据并将其存储在 pandas 数据框中的问题？
问题描述
我有以下 json 数据-
{
'SuccessResponse': { 'Head': { 'RequestAction': 'GetCategoryTree', 'RequestId': '', 'ResponseType': 'Categories', 'Timestamp': '2018-05-19T00:30:55+08: 00'}，'正文'：[{'categoryId'：1902，'children'：[{'categoryId'：10001930，'children'：[{'categoryId'：10001958，'children'：[
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],
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],
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},
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'categoryId': 10001955,
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],
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],
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}
],
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'name': 'Backpacks',
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},
{
'categoryId': 10001946,
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],
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},
{
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],
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},
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],
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},
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'categoryId': 10001949,
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],
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'var': True
},
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{
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],
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'var': True
},
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'categoryId': 10001992,
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],
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'var': True
},
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],
'leaf': True,
'name': 'Key Holders',
'var': True
},
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],
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},
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{
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],
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'var': True
}
],
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'name': 'Wallets',
'var': False
}
],
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'var': False
}
],
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'var': False
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{
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{
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],
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],
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},
{
'categoryId': 10002019,
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],
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'name': 'Laptop cases',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002018,
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],
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'name': 'Messenger Bags',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Laptop Bags',
'var': False
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{
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{
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],
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'categoryId': 10001997,
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],
'leaf': True,
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'var': False
},
{
'categoryId': 10001996,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Suitcases',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Luggage',
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},
{
'categoryId': 10001960,
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{
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],
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{
'categoryId': 10002013,
'children': [
],
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'name': 'Garment Bags',
'var': False
},
{
'categoryId': 10001999,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Luggage Carts',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002000,
'children': [
],
'leaf': True,
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'var': False
},
{
'categoryId': 10002001,
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],
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},
{
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{
'categoryId': 10002041,
'children': [
],
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'var': False
},
{
'categoryId': 10002042,
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],
'leaf': True,
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'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Luggage Straps & Tags',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002004,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Luggage protectors & covers',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002010,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Organizer Sets',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002016,
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],
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'name': 'Other Packing Organizers',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002008,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Other Travel Accessories',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002002,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Passport Covers',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002012,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Shoe Bags',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002009,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Toiletries & Cosmetics Bags',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002014,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Travel Size Bottles & Containers',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002003,
'children': [
],
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{
'categoryId': 10002006,
'children': [
],
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'var': False
},
{
'categoryId': 10002007,
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{
'categoryId': 10002046,
'children': [
],
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{
'categoryId': 10002045,
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],
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},
{
'categoryId': 10002044,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Travel pillows',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002043,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Travel sets',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Travel pillows & eye masks',
'var': False
},
{
'categoryId': 10002011,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Underwear Organizers',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Travel Accessories',
'var': False
},
{
'categoryId': 10001962,
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{
'categoryId': 10002023,
'children': [
],
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},
{
'categoryId': 10002022,
'children': [
],
'leaf': True,
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'var': False
},
{
'categoryId': 10002021,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Weekender bags',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Travel Bags',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Travel',
'var': False
},
{
'categoryId': 10001929,
'children': [
{
'categoryId': 10001951,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Backpacks',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001953,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Card Holders',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001952,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Coin Purses & Pouches',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001954,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Key Holders',
'var': True
}
],
'leaf': False,
'name': 'Unisex Bags',
'var': False
},
{
'categoryId': 10001927,
'children': [
{
'categoryId': 10001942,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Backpacks',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001941,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Clutches',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001939,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Cross Body & Shoulder Bags',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001940,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Top-Handle Bags',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001938,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Tote Bags',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001944,
'children': [
{
'categoryId': 10001985,
'children': [
],
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'name': 'Bag Charms & Accessories',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001988,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Card Holders',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001987,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Coin Purses & Pouches',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001989,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Key Holders',
'var': True
},
{
'categoryId': 10001986,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Wallets',
'var': True
}
],
'leaf': False,
'name': 'Wallets & Accessories',
'var': False
},
{
'categoryId': 10001943,
'children': [
],
'leaf': True,
'name': 'Wristlets',
'var': True
}
],
'leaf': False,
'name': 'Women Bags',
'var': False
}
],
'leaf': False,
'name': 'Bags and Travel',
'var': False
}
]
}
}
现在我想从上面的嵌套 json 中获取 'categoryId'、'name' 并将其存储在 pandas Dataframe 中。
我试过以下 -
dfCat = json_normalize(json_data['SuccessResponse']['Body'],'children')
但是由于这个嵌套的 json 数据，无法获取所需列的所有值。
请帮我解决这个问题。
解决方案
最后我找到了一个方法。将每个级别的嵌套 json 保存在单独的 dfs 中，然后进行相应处理。我现在可以继续了。
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