如何使用apply函数和lambda循环遍历python中的json对象？答案

【问题标题】：How to use apply function and lambda to loop through json object in python?如何使用apply函数和lambda循环遍历python中的json对象？
【发布时间】：2021-06-22 13:40:04
【问题描述】：

我有这个 json 对象 name_lookup，如下所示：

[
  {
    "ID": "70B52DA6-F099-4D01-BBD0-03EA97292C26",
    "Name": "Join"
  },
  {
    "ID": "442B1598-20CF-4425-8A28-0438FBF77C46",
    "Name": "Bob"
  }
]

我的数据框 (df) 具有结构：

Id   Name
     Join
     Bob

如何遍历上面的 Json 对象并比较 name 以在 df 中填写 id？

我使用这个函数来加载json文件：

def read_configs(file_name):
    with open(file_name, "r", encoding='utf-8') as read_file:
        lookup = json.load(read_file)
    return lookup

请帮助我。非常感谢您的帮助

【问题讨论】：

你想比较什么？只是名字，ID？
根据您计划将 json 对象转换为 pandas 数据框的比较类型，可能是最简单的解决方案。见pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_json.html

标签： python pandas lambda apply

【解决方案1】：

假设名称是唯一的，可以使用 Pandas 的map 函数：

import pandas as pd

lookup = [
    {
        "ID": "70B52DA6-F099-4D01-BBD0-03EA97292C26",
        "Name": "Join"
    },
    {
        "ID": "442B1598-20CF-4425-8A28-0438FBF77C46",
        "Name": "Bob"
    }
]

df = pd.DataFrame([[None, "Join"], [None, "Bob"]], columns=["ID", "Name"])

# Convert the list of entities to a dictionary and map names by it
df["ID"] = df["Name"].map({entity["Name"]: entity["ID"] for entity in lookup})

【讨论】：

嗨@Elisha，感谢您的解决方案，但我遇到了这个问题：一些现有记录已经有ID，所以我只想映射ID 以使该字段为空，我尝试修改您的代码： df['ID'] = df['ID'].apply(lambda x: x.map({x: entity["ID"] for entity in Province_lookup}) if pd.isna(x) else x) 但它输出错误:(我该如何检查？
屏蔽相关行是可能的：df.loc[df["ID"].isnull(), "ID"] = df.loc[df["ID"].isnull(), "Name"].map({entity["Name"]: entity["ID"] for entity in lookup})
嗨@Elisha，非常感谢你到目前为止的帮助