python dict在为dict键添加一行后将值附加到数据框答案

【问题标题】：python dict append values to dataframe after adding a row for dict keyspython dict在为dict键添加一行后将值附加到数据框
【发布时间】：2020-12-16 10:24:02
【问题描述】：

我有一个字典，其中键是 GitHub 存储库名称，值包含 JSON 格式的数据。

例如：


    {'r1':[
       {'id': 1178421030,
       'name': 'x',
        },
       {'id': 1178420990,
       'name': 'y',
       }],
    'r2':[
       {'id': 1178421031,
       'name': 'a',
        },
       {'id': 1178420950,
       'name': 'b',
       }]
    }

我可以使用 JSON 从字典中的值创建一个数据框：

df=pd.DataFrame()
for i in responses:
    
    df=df.append(pd.json_normalize(responses[i]))

这给了我一个看起来像这样的df：

   id              name
 1178421030           x
 1178420990           y 
 1178421031           a
 1178420950           b

我希望 dict 的键作为 df 中名为 repo_name 的另一列，类似于：

   id              name       repo_name
 1178421030           x          r1
 1178420990           y          r1
 1178421031           a          r2   
 1178420950           b          r2

我该怎么做呢？

【问题讨论】：

标签： python json pandas

【解决方案1】：

假设您的 JSON 名为“d”

   data=pd.DataFrame()
   for i in d.keys():
        z=pd.DataFrame(d[i])
        z['repo_name']=i
        data=pd.concat([data,z])



           id name repo_name
0  1178421030    x        r1
1  1178420990    y        r1
0  1178421031    a        r2
1  1178420950    b        r2

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议使用collections.defaultdict;它应该允许您更好地控制您的数据收集：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)
for key, value in data.items():
    for entry in value:
        d["id"].append(entry["id"])
        d["name"].append(entry["name"])
        d["repo_name"].append(key)

d

defaultdict(list,
            {'id': [1178421030, 1178420990, 1178421031, 1178420950],
             'name': ['x', 'y', 'a', 'b'],
             'repo_name': ['r1', 'r1', 'r2', 'r2']})

创建数据框：

pd.DataFrame(d)

      id      name  repo_name
0   1178421030  x   r1
1   1178420990  y   r1
2   1178421031  a   r2
3   1178420950  b   r2

另一种选择是在列表理解中使用json_normalize：

pd.concat(pd.json_normalize(data, record_path=[key]).assign(repo_name=key) 
          for key in data)

【讨论】：