用嵌套列表和嵌套字典列表展平一个非常大的 Json答案

【问题标题】：Flattening a very large Json with nested lists and nested dict list用嵌套列表和嵌套字典列表展平一个非常大的 Json
【发布时间】：2021-11-05 08:39:25
【问题描述】：

我需要扁平化/规范化非常大的分层 JSON 记录。我已经用json_normalize 尝试了这些示例，但我不知道我必须在record_path 参数中传递的列的确切名称，而不是meta 的其他列。

这是 JSON 记录可能有多复杂的示例：

d2 = {'key2':None, 
'a':1 , 'b':{'v':[1,2,3]}, 
'c': {'c1':'c1', 'c2':'c2'}, 
'd': {'d1': 1, 'd2':{'d3': 'd3', 'd4': 'd4', 'd5':[3,3,3,4]}}, 
'key':
{'seqOf': [{'seqOf': 
{'dedicatedAccountID': '191', 'campaignIdentifier': None, 'transactionAmount': b'106.670000',
 'adjustmentAmount': None, 'accountBalance': b'122.000000', 'accountExpiryDateBefore': None, 
'accountExpiryDateAfter': None, 'accountStartDateBefore': None, 'accountStartDateAfter': None,
 'mainDedicatedAccountID': None, 'offerIdentifier': None, 'dedicatedAccountUnit': '1', 
'transactionUnits': None, 'adjustmentUnits': None, 'unitBalance': None, 'realMoneyFlag': None}
}]}}

我也尝试为every key and then join the columns 做，但正如我所说，文件真的很复杂。性能不是问题，我是离线运行的，我只需要将其中一些 JSON 记录展平为 CSV。

有没有自动工具可以做到这一点？

【问题讨论】：

你的预期输出是什么？
@galaxyan 没有任何嵌套列表或字典的平面 CSV 文件。这是数据团队的要求。我相信他们可以使用 Azure 数据工厂，但还没有决定。
例如，'b':{'v':[1,2,3]} 应该如何展平？
@galaxyan 纯列表可能会爆炸。但是如果一个列表有嵌套的字典，我们也需要将它展平，

标签： python json pandas csv flatten

【解决方案1】：

当有一个列表作为键的值时，json_normalize 方法将不会再进一步，因为它可能会破坏数据。列表可以是多行，也可以是数据框的扩展。这是您的示例的扩展解决方案：

df = pd.json_normalize(d2)

df_extension = pd.json_normalize(df['key.seqOf'].str[0].to_list())
df = pd.concat([df,df_extension], axis=1).drop('key.seqOf', axis=1)

输出：

	key2	a	b.v	c.c1	c.c2	d.d1	d.d2.d3	d.d2.d4	d.d2.d5	seqOf.dedicatedAccountID	seqOf.campaignIdentifier	seqOf.transactionAmount	seqOf.adjustmentAmount	seqOf.accountBalance	seqOf.accountExpiryDateBefore	seqOf.accountExpiryDateAfter	seqOf.accountStartDateBefore	seqOf.accountStartDateAfter	seqOf.mainDedicatedAccountID	seqOf.offerIdentifier	seqOf.dedicatedAccountUnit	seqOf.transactionUnits	seqOf.adjustmentUnits	seqOf.unitBalance	seqOf.realMoneyFlag
0		1	[1, 2, 3]	c1	c2	1	d3	d4	[3, 3, 3, 4]	191		106.67		122							1

或者如果列表通过分解d.d2.d5 列被计为行：

df = df.explode('d.d2.d5')

结果：

a	b.v	c.c1	c.c2	d.d1	d.d2.d3	d.d2.d4	d.d2.d5	seqOf.dedicatedAccountID	seqOf.transactionAmount	seqOf.accountBalance	seqOf.dedicatedAccountUnit
1	[1, 2, 3]	c1	c2	1	d3	d4	3	191	106.67	122	1
1	[1, 2, 3]	c1	c2	1	d3	d4	3	191	106.67	122	1
1	[1, 2, 3]	c1	c2	1	d3	d4	3	191	106.67	122	1
1	[1, 2, 3]	c1	c2	1	d3	d4	4	191	106.67	122	1

主要的一点是你想要你的数据如何？在像您这样的情况下，数据可能不是像通用 SQL 这样的关系数据库的形式，但它可能是像 MongoDB 实例这样的文档形式。您需要根据数据的进一步使用情况来决定如何清理数据。

【讨论】：

【解决方案2】：

一种方法是使用json.dumps 将字典序列化为字符串，然后将其反序列化回带有json.loads 的字典，并使用对象挂钩（参见下面的示例my_obj_hook）附加父级的非容器值和所有儿童词典FLAT_MAP。

from json import dumps, loads


FLAT_MAP = dict()


def my_obj_hook(obj):
    """append k-v pairs to flat map"""
    for k,v in obj.items():
        if not isinstance(v, (dict, list)):
            FLAT_MAP[k] = v
    return obj


d2 = dumps(d2)
d2 = loads(d2, object_hook=my_obj_hook)

这是object_hook 参数的文档：

object_hook 是一个可选函数，将使用解码的任何对象字面量（一个字典）的结果调用。将使用 object_hook 的返回值而不是 dict。此功能可用于实现自定义解码器（例如 JSON-RPC 类提示）。

【讨论】：