熊猫：从如何将嵌套的 JSON 解压缩为数据框？

Question

我有一个这样的 JSON 输出

json.json

{"SeriousDlqin2yrs": {"prediction": "0", "prediction_probs": {"0": 0.95, "1": 0.04}}}
{"SeriousDlqin2yrs": {"prediction": "0", "prediction_probs": {"0": 0.96, "1": 0.03}}}

我想把它读成一个看起来像这样的熊猫数据框

prediction, prediction_probs.0, prediction_probs.1
0, 0.95, 0.04
0, 0.96, 0.03

但我似乎找不到正确的方法

我试过了

predictions = pd.read_json("json.json", lines=True)
predictions.apply(lambda x: pd.DataFrame(x[0]), axis=1)

Answer 1

在 pandas 1.1.1 中测试 - 将值转换为 lists 并传递给 json_normalize：

s = pd.read_json('json.json', lines=True)['SeriousDlqin2yrs'].tolist()

df = pd.json_normalize(s)
print (df)
  prediction  prediction_probs.0  prediction_probs.1
0          0                0.95                0.04
1          0                0.96                0.03

另一个想法是解析 json 来代替pd.read_json:

import json

s = []
with open('json.json') as f:
    for line in f:
        s.append(json.loads(line)['SeriousDlqin2yrs'])
        
df = pd.json_normalize(s)
print (df)
  prediction  prediction_probs.0  prediction_probs.1
0          0                0.95                0.04
1          0                0.96                0.03