快速将 JSON 列转换为 Pandas 数据框答案

【问题标题】：Fast convert JSON column into Pandas dataframe快速将 JSON 列转换为 Pandas 数据框
【发布时间】：2017-05-03 17:56:44
【问题描述】：

我正在从一列存储为 JSON 的数据库（50k+ 行）中读取数据。我想将其提取到熊猫数据框中。下面的 sn-p 工作正常，但效率相当低，并且在针对整个数据库运行时确实需要很长时间。请注意，并非所有项目都具有相同的属性，并且 JSON 具有一些嵌套属性。

我怎样才能让它更快？

import pandas as pd
import json

df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \
                 header=None, index_col=0, names=['data'])

df.data.apply(json.loads) \
       .apply(pd.io.json.json_normalize)\
       .pipe(lambda x: pd.concat(x.values))
###this returns a dataframe where each JSON key is a column

【问题讨论】：

df.data.apply(lambda x: pd.Series(json.loads(x))) 会做吗？
您能否以不同的（任何一种标准）格式存储您粘贴的数据？
@JohnGalt: 有效，但这不会使字典变平
@MaxU：如果可能的话，我宁愿不更改抓取脚本

标签： python json pandas

【解决方案1】：

json_normalize 采用已处理的 json 字符串或 pandas 一系列此类字符串。

pd.io.json.json_normalize(df.data.apply(json.loads))

设置

import pandas as pd
import json

df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \
                 header=None, index_col=0, names=['data'])

【讨论】：

谢谢。这比您的第一个解决方案要快；)
我收到此错误：'DataFrame' 对象没有属性'data'
@AliMirzaei 将其替换为您自己的列名。
如果您的答案和 Madhur Yadav 结合起来，以便包含一个示例，那就太好了。

【解决方案2】：

我认为您可以先将string 列data 转换为dict，然后通过values 创建list 的numpy arrays 和最后一个DataFrame.from_records：

df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \
                 header=None, index_col=0, names=['data'])

a = df.data.apply(json.loads).values.tolist() 
print (pd.DataFrame.from_records(a))

另一个想法：

 df = pd.json_normalize(df['data'])

【讨论】：

谢谢 - 这比我最初的方法快 100 倍。唯一的问题是这不会扩展嵌套的字典。这可能吗？
检查另一个答案 ;)
快速问题@jezrael csv 的顺序和您从变量“a”制作的 df 是一样的吗？第一条记录将是第一条记录，第二条将是第二条记录，依此类推.. 他们会洗牌吗？
@skybunk - 是的，完全正确。没有理由shuffle

【解决方案3】：

数据 = {“事件”：[
{
“timemillis”：1563467463580， “日期”：“18.7.2019”， "时间":"18:31:03,580", "name":"播放器正在加载", “数据”：”” }, {
“timemillis”：1563467463668， “日期”：“18.7.2019”， "时间":"18:31:03,668", "name":"播放器已加载", “数据”：“5” } ] }

from pandas.io.json import json_normalize
result = json_normalize(data,'events')
print(result)

【讨论】：