如何访问 Python DataFrame 中的嵌套 JSON 对象 [重复]答案

【问题标题】：How to access nested JSON object in Python DataFrame [duplicate]如何访问 Python DataFrame 中的嵌套 JSON 对象 [重复]
【发布时间】：2019-09-15 11:53:34
【问题描述】：

我有一个 JSON 响应，我将其转换为 Python 中的 DataFrame。

JSON 响应：

[
  {
    "id": 123456,
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe",
    "fields": [
      {
        "title": "ABC",
        "value": "123"
      },
      {
        "title": "DEF",
        "value": "456"
      }
    ]
  }
]

当我将此 JSON 解析为 DataFrame 时，这些列显示为 id、first_name、last_name 和 fields。其中fields 列包含两个嵌套的 JSON 对象：

[{"title": "ABC","value": "123"},{"title": "DEF","value": "456"}]

如何将fields 中的两个对象拆分为各自的列？

对于上下文，我正在尝试将 DataFrame 的结果打印到 csv 文件，其中fields 中的每个对象都有自己的列。

【问题讨论】：

标签： python json pandas csv

【解决方案1】：

IIUC 我正在使用json_normalize

from pandas.io.json import json_normalize
json_normalize(j, 'fields', ['id', 'first_name', 'last_name'])
Out[1281]: 
  title value last_name first_name      id
0   ABC   123       Doe       John  123456
1   DEF   456       Doe       John  123456

数据输入

j=[
  {
    "id": 123456,
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe",
    "fields": [
      {
        "title": "ABC",
        "value": "123"
      },
      {
        "title": "DEF",
        "value": "456"
      }
    ]

  }

]

【讨论】：

谢谢 - 有什么办法可以在单行上输出吗？比如说，使用title 键作为列标题？
@Matt 我不确定你需要什么
这就是我想要实现的目标：ABC DEF last_name first_name id 0 123 456 Doe John 123456
不太清楚如何格式化评论。但基本上我试图将title 键作为列，例如，5 列是id、first_name、last_name、ABC、DEF。