如何标准化具有很多不同集合的深度嵌套的 JSON 结果？答案

【问题标题】：How do I normalize deeply nested JSON results that has a lot of different collections?如何标准化具有很多不同集合的深度嵌套的 JSON 结果？
【发布时间】：2021-12-11 07:33:51
【问题描述】：

我所拥有的是 monday.com 通过 graphql 查询获得的结果。返回的数据包含许多不同的集合，例如字典列表的字典......例如。

{
  "data": {
    "boards": [
      {
        "name": "board name",
        "groups": [
                    {"title": "group title 1"},
                    {"title": "group title 2"},
                    {"title": "group title 3"},
                    {"title": "group title 4"}
                  ]
       }
     ]
   },
  "account_id": "0000000"
}

我想做一个熊猫 dataframe 喜欢

     group.board    group.title
0    'board_name'   'group title 1'
1    'board_name'   'group title 2'
2    'board_name'   'group title 3'
3    'board_name'   'group title 4'

我试过了

pd.json_normalize(json_data, 'boards')

但我不断收到 KeyError: 'boards'

【问题讨论】：

因为json_data 没有密钥boards，所以您会收到密钥错误。

标签： python json dataframe graphql monday.com

【解决方案1】：

您的 json 字典无效（缺少右括号，所以我修复了它）。我会这样做。在这里，我们将进入json_data["data"]["boards"] 的字典，因为这是数据所在的位置，使用"groups" 作为records 键，并使用字段"name" 作为元数据字段之一。

import pandas as pd

json_data = {
    "data": {
        "boards": [
            {
                "name": "board name",
                "groups": [
                    { "title": "group title 1" },
                    { "title": "group title 2" },
                    { "title": "group title 3" },
                    { "title": "group title 4" }
                ]
            },
        ]
    },
    "account_id": "0000000"
}

pd.json_normalize(json_data["data"]["boards"], "groups", ["name"])

输出：


    title           name
0   group title 1   board name
1   group title 2   board name
2   group title 3   board name
3   group title 4   board name

【讨论】：

谢谢！我想我在尝试简化此处问题的数据时忘记了它。不过谢谢！

【解决方案2】：

您收到一个密钥错误，因为 json_data 没有密钥 boards。 json_data["data"] 可以，但您仍然无法获得预期的结果。

您需要将json_data["data"]["boards"] 作为字典列表传递，将“组”作为record_path，并将["name"] 作为meta 路径：

>>> df = pd.json_normalize(json_data["data"]["boards"], "groups", ["name"])
           title        name
0  group title 1  board name
1  group title 2  board name
2  group title 3  board name
3  group title 4  board name

然后，您可以重命名列：

>>> df.columns = ["group.title", "group.board"]

     group.title group.board
0  group title 1  board name
1  group title 2  board name
2  group title 3  board name
3  group title 4  board name

【讨论】：

谢谢！之后没有考虑改名。