Json读取并转换为数据框答案

【问题标题】：Json read and convert to dataframeJson读取并转换为数据框
【发布时间】：2021-08-28 02:08:47
【问题描述】：

请帮助我阅读下面的 json 并将其转换为数据框。这包含多个 json 对象，我想将每个数组存储为单独的数据框。

使用 open(r"C:\filelocation\file.json","rb") 作为 read_file：数据 = json.load(read_file)

上面的代码给了我一个完整的数据框，我需要将每个数组存储为一个数据框。下面是我试图转换为数据帧的 json

{ “q1”：“a1”， “q2”：“a2”， “q3”：“a3”， “q4”：“a4”， “q5”：“a5”， “q6”：“a6”， “细节”： [{ “q7”：“a7”， “q8”：“a8”， “q9”：“a9”， “q10”：“a10”， “q11”：[] }, { “q7”：“a11”， “q8”：“a12”， “q9”：“a13”， “q10”：“a14”， “q11”：[] }, { “q7”：“a15”， “q8”：“a16”， “q9”：“a17”， “q10”：“a18”， “q11”：[] }, { “q7”：“a19”， “q8”：“a20”， “q9”：“a21”， “q10”：“a22”， “q11”：[] }] }

【问题讨论】：

标签： arrays json pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以试试这个方法。

import pandas as pd
import flatten_json 
from flatten_json import flatten

d = { "q1": "a1", "q2": "a2", "q3": "a3", "q4": "a4", "q5": "a5", "q6": "a6", "Details": [{ "q7": "a7", "q8": "a8", "q9": "a9", "q10": "a10", "q11": [] }, { "q7": "a11", "q8": "a12", "q9": "a13", "q10": "a14", "q11": [] }, { "q7": "a15", "q8": "a16", "q9": "a17", "q10": "a18", "q11": [] }, { "q7": "a19", "q8": "a20", "q9": "a21", "q10": "a22", "q11": [] }] }

先创建一个df

df = pd.json_normalize(d)

给出：

q1  q2  q3  q4  q5  q6                                            Details
0  a1  a2  a3  a4  a5  a6  [{'q7': 'a7', 'q8': 'a8', 'q9': 'a9', 'q10': '...

并定义如下函数

def flatten_nested_json_df(df):
    df = df.reset_index()
    s = (df.applymap(type) == list).all()
    list_columns = s[s].index.tolist()
    
    s = (df.applymap(type) == dict).all()
    dict_columns = s[s].index.tolist()

    
    while len(list_columns) > 0 or len(dict_columns) > 0:
        new_columns = []

        for col in dict_columns:
            horiz_exploded = pd.json_normalize(df[col]).add_prefix(f'{col}.')
            horiz_exploded.index = df.index
            df = pd.concat([df, horiz_exploded], axis=1).drop(columns=[col])
            new_columns.extend(horiz_exploded.columns) # inplace

        for col in list_columns:
            
            df = df.drop(columns=[col]).join(df[col].explode().to_frame())
            new_columns.append(col)

        s = (df[new_columns].applymap(type) == list).all()
        list_columns = s[s].index.tolist()

        s = (df[new_columns].applymap(type) == dict).all()
        dict_columns = s[s].index.tolist()
    return df

最后，展平df：

print(flatten_nested_json_df(df))

 index  q1  q2  q3  q4  q5  q6 Details.q7 Details.q8 Details.q9 Details.q10  \
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6         a7         a8         a9         a10   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6         a7         a8         a9         a10   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6         a7         a8         a9         a10   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6         a7         a8         a9         a10   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a11        a12        a13         a14   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a11        a12        a13         a14   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a11        a12        a13         a14   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a11        a12        a13         a14   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a15        a16        a17         a18   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a15        a16        a17         a18   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a15        a16        a17         a18   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a15        a16        a17         a18   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a19        a20        a21         a22   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a19        a20        a21         a22   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a19        a20        a21         a22   
0      0  a1  a2  a3  a4  a5  a6        a19        a20        a21         a22   

  Details.q11  
0         NaN  
0         NaN  
0         NaN  
0         NaN  
0         NaN  
0         NaN  
0         NaN  
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0         NaN  
0         NaN  
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0         NaN  
0         NaN

【讨论】：

我的解决方案的优点是你不需要记录路径，它适用于你能想到的任何json字符串。

【解决方案2】：

IIUC，你可以试试：

df = pd.json_normalize(
    json_data, meta=['q1', 'q2', 'q3', 'q4', 'q5', 'q6'], record_path='Details')

【讨论】：