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python - 深度嵌套的 json - Pandas DataFrame 字典中的列表

问题描述

我正在尝试解析嵌套的 json 结果。

data = {
"results": [
        {
            "components": [
                {
                    "times": {
                            "periods": [
                                {
                                    "fromDayOfWeek": 0,
                                    "fromHour": 12,
                                    "fromMinute": 0,
                                    "toDayOfWeek": 4,
                                    "toHour": 21,
                                    "toMinute": 0,
                                    "id": 156589,
                                    "periodId": 20855
                                }
                            ],
                        }
                    }
                ],
            }
        ],
    }

我可以访问并为“结果”和“组件”列表创建数据框，但由于“时间”字典而无法访问“周期”。到目前为止，我有这个：

df = pd.json_normalize（数据，record_path = ['结果'，'组件']）

需要一个包含列名和值的单独“句点”数据框。非常感谢您对此的帮助。谢谢！

标签： pythonpandas

解决方案

  • 我的结果
  • II 组件
  • 第三次
  • Ⅲ期

规范化应该是正确的方式：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.json_normalize.html

有 4 级嵌套。结果中可以有 x 个组件，组件中有 y 次 - 但是这种类型的嵌套是过度设计的吗？

获取数据的最简单方法是：

print data['a']['b']['c']['d'] (...)

在你的情况下：

打印数据['results']['components']['times']['periods']

您可以通过这段代码访问特定的嵌套级别：

def GetPropertyFromPeriods (property):
    propertyList = []
    for x in data['results']['components']['times']:
        singleProperty = photoURL['periods'][property]
        propertyList.append(singleProperty)
    return propertyList

这使您可以访问期间内的一个属性（fromDayOfWeek、fromHour、fromMinute）

转换 json 值后，将其转换为 pandas 数据框：

print pd.DataFrame(data, columns=["columnA", "columnB”])

如果卡住：

如何在 Python 中使用来自 JSON 输出的数据创建表

Python - 如何将 JSON 文件转换为数据框

熊猫文档：

  • pandas.DataFrame.from_dict
  • pandas.json_normalize

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