将 json 解析为 pandas 数据框答案

【问题标题】：Parsing json into pandas dataframe将 json 解析为 pandas 数据框
【发布时间】：2017-05-05 14:46:52
【问题描述】：

{
  "type_a": {
    "2015-08-07": {
      "is_available": false, 
      "variable": 0.282
    }, 
    "2015-08-23": {
      "is_available": false, 
      "variable": 0.296
    },
    "2017-03-28": {
      "is_available": false, 
      "variable": 0.524
    }
  }, 
  "type_b": {
    "2015-06-27": {
      "is_available": true, 
      "variable": 0.038
    }, 
    "2015-07-30": {
      "is_available": true, 
      "variable": 0.035
    },
    "2017-04-27": {
      "is_available": true, 
      "variable": 0.158
    }
  }
}

我想将上面的 json 加载到 pandas 数据框中，并同时命名 is_available 和 variable 列名，因此最终结构如下所示：

             data_source      is_available     variable
2015-08-07     type_a            false           0.282
2015-08-23     type_a            false           0.296
2017-03-28     type_a            false           0.524
2015-06-27     type_b            true            0.038  
2015-07-30     type_b            true            0.035
2015-04-27     type_b            true            0.158

目前，我这样做：

pd.read_json(json)

【问题讨论】：

在真假的使用上不中断吗？因为那不是python语法

标签： python json pandas

【解决方案1】：

如果我假设您的数据被称为 data，那么它会这样做：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({(i, j): data[i][j] for i in data.keys() for j in data[i].keys()}, orient='index')
df['data_source'] = df.index.droplevel(level=1)
df.index = df.index.droplevel(level=0)

【讨论】：