使用唯一键展平/规范化深度嵌套的对象答案

【问题标题】：Flattening/normalizing deeply nested objects with unique keys使用唯一键展平/规范化深度嵌套的对象
【发布时间】：2021-08-20 19:03:22
【问题描述】：

解析 JSON 并将深度嵌套的属性设置为列的理想方法是什么。

{"liked_food":
  {"A":
     {"-cheesecake":{"name": "cheesecake", "calories":500,"ingredients":"sugar, eggs, cheese, crackers","serving_size":7},
     "-donut":{"name": "donut", "calories":150,"ingredients":"sugar, eggs, yeast","serving_size":1.5}},
  "B":
     {"-cheesecake":{"name": "cheesecake", "calories":500,"ingredients":"sugar, eggs, cheese, crackers","serving_size":7}}
  }
}

目标：获取上面的 JSON sn-p 格式，类似于下面的数据框：

	name	calories	ingredients	serving_size
A	cheesecake	500	sugar, eggs, cheese, crackers	7
A	donut	150	sugar, eggs, yeast	1.5
B	cheesecake	500	sugar, eggs, cheese, crackers	7

只需将 JSON 文件转换为数据框即可产生：

使用 json_normalize 而不设置任何字段会产生：

我尝试在元字段中设置属性（即名称、卡路里、成分和服务大小），并且在未设置任何字段的情况下使用 json_normalize 时，数据框看起来与数据框相似。

希望我忽略了一些简单的事情。提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python json pandas dataframe jupyter-notebook

【解决方案1】：

如果dct 是您问题中的字典，那么：

df = pd.DataFrame(
    [
        {"index": idx, **v}
        for idx, d in dct["liked_food"].items()
        for v in d.values()
    ],
).set_index("index")
print(df)

打印：

             name  calories                    ingredients  serving_size
index                                                                   
A      cheesecake       500  sugar, eggs, cheese, crackers           7.0
A           donut       150             sugar, eggs, yeast           1.5
B      cheesecake       500  sugar, eggs, cheese, crackers           7.0

【讨论】：