如何通过 Python Pandas 正确规范化 json

Question

我是 Python 的初学者。我想要做的是通过 Pandas 加载一个包含外汇历史价格数据的 json 文件并对数据进行统计。我已经阅读了很多关于 Pandas 和解析 json 文件的主题。 我想将具有额外值和嵌套列表的 json 文件传递​​给 pandas 数据框。我遇到了一个问题。

我有一个 json 文件 'EUR_JPY_H8.json'

首先我导入需要的库，

import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize

然后加载json文件，

with open('EUR_JPY_H8.json') as data_file:    
data = json.load(data_file)

我在下面得到了一个列表：

[{u'complete': True,
u'mid': {u'c': u'119.743',
  u'h': u'119.891',
  u'l': u'119.249',
  u'o': u'119.341'},
u'time': u'1488319200.000000000',
u'volume': 14651},
{u'complete': True,
u'mid': {u'c': u'119.893',
  u'h': u'119.954',
  u'l': u'119.552',
  u'o': u'119.738'},
u'time': u'1488348000.000000000',
u'volume': 10738},
{u'complete': True,
u'mid': {u'c': u'119.946',
  u'h': u'120.221',
  u'l': u'119.840',
  u'o': u'119.888'},
u'time': u'1488376800.000000000',
u'volume': 10041}]

然后我将列表传递给 json_normalize。 尝试获取“mid”下嵌套列表中的价格

result = json_normalize(data,'time',['time','volume','complete',['mid','h'],['mid','l'],['mid','c'],['mid','o']])

但是我得到了这样的结果， json_normalize output

“时间”数据逐行分解为每个整数。 我已经检查了相关文件。我必须将字符串或列表对象传递给 json_normalize 的第二个参数。我怎样才能在那里传递时间戳而不崩溃。

我的预期输出是：

column = 
  index  |  time  | volumn  |  completed  |  mid.h  |  mid.l  |  mid.c  |  mid.o 

Answer 1

你可以直接传递data 而不需要任何额外的参数。

df = pd.io.json.json_normalize(data)
df

   complete    mid.c    mid.h    mid.l    mid.o                  time  volume
0      True  119.743  119.891  119.249  119.341  1488319200.000000000   14651
1      True  119.893  119.954  119.552  119.738  1488348000.000000000   10738
2      True  119.946  120.221  119.840  119.888  1488376800.000000000   10041

---

如果要更改列顺序，请使用df.reindex：

df = df.reindex(columns=['time', 'volume', 'complete', 'mid.h', 'mid.l', 'mid.c', 'mid.o'])
df

                   time  volume  complete    mid.h    mid.l    mid.c    mid.o
0  1488319200.000000000   14651      True  119.891  119.249  119.743  119.341
1  1488348000.000000000   10738      True  119.954  119.552  119.893  119.738
2  1488376800.000000000   10041      True  120.221  119.840  119.946  119.888