如何将 json 读取到 pandas MultiIndex Dataframe？答案

【问题标题】：How to read a json to a pandas MultiIndex Dataframe?如何将 json 读取到 pandas MultiIndex Dataframe？
【发布时间】：2020-05-28 23:45:05
【问题描述】：

我有一个像这样的 json 格式文件。

{'accounting': [{'firstName': 'John',
   'lastName': 'De',
   'age': 29,
   'PhNumber': 253435221},
  {'firstName': 'Mary',
   'lastName': 'Smith',
   'age': 38,
   'PhNumber': 5766546221}],
 'sales': [{'firstName': 'Sally',
   'lastName': 'Green',
   'age': 29,
   'PhNumber': 63546433221},
  {'firstName': 'Jim',
   'lastName': 'Galley',
   'age': 48,
   'PhNumber': 3566648322}]}

如何将其读入带有列的 pandas 多索引数据框

(accounting, firstname), (accoutning, lastName), (accounting, age), 
(accounting, PhNumber), (sales, firstname), (sales, lastName), (sales, age), (sales, PhNumber)

【问题讨论】：

标签： json python-3.x pandas

【解决方案1】：

一种更简单的方法是在 concat 级别指定轴。这将有助于避免拆垛和排序，并保持原始列顺序。

import json
with open('myJson.json') as data_file:    
    d = json.load(data_file)  

df = pd.concat({k: pd.DataFrame(v) for k, v in d.items()}, axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

通过DataFrame 构造函数使用字典理解：

import json
with open('myJson.json') as data_file:    
    d = json.load(data_file)  

df = pd.concat({k: pd.DataFrame(v) for k, v in d.items()}).unstack(0).swaplevel(1,0, axis=1).sort_index(axis=1)
print (df)
   accounting                               sales                       
     PhNumber age firstName lastName     PhNumber age firstName lastName
0   253435221  29      John       De  63546433221  29     Sally    Green
1  5766546221  38      Mary    Smith   3566648322  48       Jim   Galley

【讨论】：

请展开答案。将 json 读入数据框后，每个元素都形成一个字典。你已经为每个元素写了 if from dict 对吗？
pandas.read_json。那这个呢？这对多索引有帮助吗？
@Bharath_Raja - 不幸的是没有。