将字典列表转换为数据框 [重复]答案

【问题标题】：Convert list of Dictionaries to a Dataframe [duplicate]将字典列表转换为数据框 [重复]
【发布时间】：2017-04-19 18:49:44
【问题描述】：

我正面临一个基本问题，即转换从用 json 格式的文本解析列中获得的字典列表。以下是数据的简要快照：

[{u'PAGE TYPE': u'used-serp.model.brand.city'},
 {u'BODY TYPE': u'MPV Cars',
  u'ENGINE CAPACITY': u'1461',
  u'FUEL TYPE': u' Diesel',
  u'MODEL NAME': u'Renault Lodgy',
  u'OEM NAME': u'Renault',
  u'PAGE TYPE': u'New-ModelPage.OverviewTab'},
 {u'PAGE TYPE': u'used-serp.brand.city'},
 {u'BODY TYPE': u'SUV Cars',
  u'ENGINE CAPACITY': u'2477',
  u'FUEL TYPE': u' Diesel',
  u'MODEL NAME': u'Mitsubishi Pajero',
  u'OEM NAME': u'Mitsubishi',
  u'PAGE TYPE': u'New-ModelPage.OverviewTab'},
 {u'BODY TYPE': u'Hatchback Cars',
  u'ENGINE CAPACITY': u'1198',
  u'FUEL TYPE': u' Petrol , Diesel',
  u'MODEL NAME': u'Volkswagen Polo',
  u'OEM NAME': u'Volkswagen',
  u'PAGE TYPE': u'New-ModelPage.GalleryTab'},

另外，我用来解析的代码如下：

stdf_noncookie = []
stdf_noncookiejson = []

for index, row in df_noncookie.iterrows():
    try:
        loop_data = json.loads(row['attributes'])
        stdf_noncookie.append(loop_data)
    except ValueError:
        loop_nondata = row['attributes']
        stdf_noncookiejson.append(loop_nondata)

stdf_noncookie 是我试图转换成熊猫数据框的字典列表。 'attributes' 是带有 json 格式文本的列。我试图从这个link 中学到一些东西，但这无法解决我的问题。任何将字典列表转换为 panda 数据框的建议/提示都会有所帮助。

【问题讨论】：

标签： python json list pandas dictionary

【解决方案1】：

我能够通过列表理解来做到这一点。但我的问题是我留下了我的字典的 json 编码，所以它们看起来像字符串。

d = r.zrangebyscore('live-ticks', '-inf', time.time())
dform = [json.loads(i) for i in d]
df = pd.DataFram(dfrom)

【讨论】：

有一个读取json的方法-pd.read_json(data)

【解决方案2】：

终于找到了一种将 dict 列表转换为 panda 数据框的方法。下面是代码：

Method A
stdf_noncookie = df_noncookie['attributes'].apply(json.loads)
stdf_noncookie = stdf_noncookie.apply(pd.Series)

Method B
stdf_noncookie = df_noncookie['attributes'].apply(json.loads)
stdf_noncookie = pd.DataFrame(stdf_noncookie.tolist())

方法 A 比方法 B 快得多。我将创建另一个帖子寻求帮助，了解这两种方法之间的区别。此外，在某些数据集上，方法 B 不起作用。

【讨论】：

【解决方案3】：

要将您的 dicts 列表转换为 pandas 数据框，请使用以下命令：

stdf_noncookiejson = pd.DataFrame.from_records(data)

pandas.DataFrame.from_records

DataFrame.from_records （数据，索引=无，排除=无，列=无，coerce_float=False，nrows=无）

您可以在阅读时设置索引，命名列等

如果您使用的是 json，您也可以使用 read_json 方法

stdf_noncookiejson = pd.read_json(data)

pandas.read_json

pandas.read_json (path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=True, convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True，numpy=False，precision_float=False， date_unit=None, encoding=None, lines=False)

【讨论】：

【解决方案4】：

很简单，你可以使用 pandas DataFrame 构造函数。

import pandas as pd

print (pd.DataFrame(data))

【讨论】：

【解决方案5】：

引用此answer。

假设 d 是您的字典列表，只需使用：

df = pd.DataFrame(d)

【讨论】：