如何防止 json_normalize 在 Pandas 中重复列标题？

Question

我的json结构如下：

{
   "data": {
              "item1": {
                       "field1": "foo",
                       "field2": "bar",
                       "field3": "baz"
                       },
              "item2": {
                       "field1": "foo1",
                       "field2": "bar1",
                       "field3": "baz1"
                       },
           }
}

当我使用pd.io.json.json_normalize 规范化这个数据结构时，我得到一个包含 1 行的数据框，并且每个数据项都有重复的列标题。如何让重复的列显示为行而不是列？

我现在得到了这个

field1 | field2 | field3 | field1 |field2 | field3

foo     | bar    | baz    | foo1   | bar1  | baz1  

我想要的是：

field1 | field2 | field3 |


foo     | bar    | baz

foo1    | bar1   | baz1

Answer 1

这是你想要的吗？

In [31]: d
Out[31]:
{'data': {'item1': {'field1': 'foo', 'field2': 'bar', 'field3': 'baz'},
  'item2': {'field1': 'foo1', 'field2': 'bar1', 'field3': 'baz1'}}}

In [32]: pd.DataFrame(d['data']).T
Out[32]:
      field1 field2 field3
item1    foo    bar    baz
item2   foo1   bar1   baz1

Answer 2

您可以尝试将data转换为列表，然后使用json_normalize对数据进行归一化处理：

from pandas.io.json import json_normalize

content={"data": {"item1": {"field1": "foo","field2": "bar","field3": "baz"},"item2": {"field1": "foo1","field2": "bar1","field3": "baz1"},}}

content["data"]=content["data"].values()

result = json_normalize(content,"data")

print(result)

输出：

  field1 field2 field3
0   foo1   bar1   baz1
1    foo    bar    baz