JSON 到 Stacked DataFrame答案

【问题标题】：JSON to Stacked DataFrameJSON 到 Stacked DataFrame
【发布时间】：2016-02-28 22:23:53
【问题描述】：

我有一个 JSON 文件，如下所示：

[

        {
        "id" : "abc",
        "mood" : "happy",
        "scores" : [
            10,
            15,
            20
            ]
        },
        {
        "id" : "def",
        "mood" : "happy",
        "scores" : [
            103,
            150,
            200
            ]
        },
        {
        "id" : "ghi",
        "mood" : "sad",
        "scores" : [
            1,
            15,
            20,
            45,
            600,
            1400
            ]
        },
        {
        "id" : "jkl",
        "mood" : "sad",
        "scores" : [
            10,
            100,
            1000,
            10000
            ]
        }

]

我试图进入一个堆叠的 DataFrame，看起来像：

    id    mood    score
0  abc    happy   10
1  abc    happy   15
2  abc    happy   20
3  def    happy   103
...
14 jkl    sad     10
15 jkl    sad     100

等等

但是，当我将 JSON 对象粘贴到数据框中时，我总是会得到一些变化：

“分数”列是一个列表。我已经搜索了很长时间并努力寻找一个示例，但无法弄清楚如何将列表解压缩为我想要的格式。

建议？

【问题讨论】：

除了我的回答之外，this SO answer 似乎可能是相关的。

标签： python json pandas data-analysis

【解决方案1】：

一种方法是为列表中的每个条目创建一个数据框，然后将它们连接起来：

>>> pd.concat([pd.DataFrame(d) for d in data])

不过，这似乎很浪费，因为您为每个条目分配一块内存只是为了在最后将它们连接起来。或者，您可以定义一个生成器：

def iter_data(data):
    for entry in data:
        for score in entry['scores']:
            yield entry['mood'], entry['id'], score

这样

>>> pd.DataFrame(iter_data(data))

    id   mood  scores
0  abc  happy      10
1  abc  happy      15
2  abc  happy      20
0  def  happy     103
1  def  happy     150
2  def  happy     200
0  ghi    sad       1
1  ghi    sad      15
2  ghi    sad      20
3  ghi    sad      45
4  ghi    sad     600
5  ghi    sad    1400
0  jkl    sad      10
1  jkl    sad     100
2  jkl    sad    1000
3  jkl    sad   10000

【讨论】：