转换嵌套 JSON

【问题标题】：Converting nested JSON转换嵌套 JSON
【发布时间】：2016-08-09 15:41:41
【问题描述】：

我有以下数据：

josonloc = [{u'borough': u'MANHATTAN',
u'location': {u'latitude': u'40.8082795',
u'needs_recoding': False},
u'unique_key': u'3405059',
u'zip_code': u'10035'}]

但是当我导入数据时，显示不正确

df = pd.read_joson(jsonloc)

我尝试使用以下方法清理数据：

from pandas.io.json import json_normalize
result = json_normalize(config, 'location',['latitude','longitude','needs_recoding'])

但这似乎不起作用。我明白了：

KeyError: 'needs_recoding'

【问题讨论】：

标签： python json python-2.7 pandas nested

【解决方案1】：

我认为你可以不带参数使用json_normalize：

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

jsonloc = [{u'borough': u'MANHATTAN',
u'location': {u'latitude': u'40.8082795',
u'needs_recoding': False},
u'unique_key': u'3405059',
u'zip_code': u'10035'}]

result = json_normalize(jsonloc)
print result
     borough location.latitude location.needs_recoding unique_key zip_code
0  MANHATTAN        40.8082795                   False    3405059    10035

如果您想更改列名，请使用split 的列表理解：

cols = result.columns.str.split('.')
print cols
Index([                    [u'borough'],       [u'location', u'latitude'],
       [u'location', u'needs_recoding'],                  [u'unique_key'],
                          [u'zip_code']],
      dtype='object')

print [col[0] if len(col) == 1 else col[1] for col in result.columns.str.split('.')]
[u'borough', 'latitude', 'needs_recoding', u'unique_key', u'zip_code']

result.columns=[col[0] if len(col) == 1 else col[1] for col in result.columns.str.split('.')]
print result
     borough    latitude needs_recoding unique_key zip_code
0  MANHATTAN  40.8082795          False    3405059    10035

【讨论】：