将json dict加载到数据框中答案

【问题标题】：Loading json dict into dataframe将json dict加载到数据框中
【发布时间】：2018-01-03 19:58:47
【问题描述】：

我有一个格式像这样的 json dict

{"cache_age_milliseconds": 0, "rows": [{"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483225200000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.3605555555555556]}, {"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483221600000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.35888888888888887]}], "columns": [{"type": "array", "label": ["Household ID", "__hour__", "ip", "SerialNumber.Config.RoomType"]}, {"type": "number", "label": "measure_value"}]}

将其加载到数据框中的最快方法是什么？

【问题讨论】：

您的 JSON 无效。
这有什么问题？
pd.read_json(xxx)

标签： python json pandas csv dataframe

【解决方案1】：

我在这里可能错了，但这与您要寻找的内容接近吗？因为我肯定能找到一种不那么脏的方法，但输出在这里很重要。

import pandas as pd

data = {"cache_age_milliseconds": 0, "rows": [{"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483225200000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.3605555555555556]}, {"values": [["Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu", 1483221600000, "87.61.241.100", "*null*"], 0.35888888888888887]}], "columns": [{"type": "array", "label": ["Household ID", "__hour__", "ip", "SerialNumber.Config.RoomType"]}, {"type": "number", "label": "measure_value"}]}
df = pd.DataFrame.from_dict([i["values"][0] for i in data["rows"]])
df.columns = data["columns"][0]["label"]
df.index = [i["values"][1] for i in data["rows"]]
df.index.name = data["columns"][1]["label"]

结果如下：

                                   Household ID       __hour__             ip SerialNumber.Config.RoomType
measure_value
0.360556       Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu  1483225200000  87.61.241.100                       *null*
0.358889       Sonos_HXXpu71TY1g4HWWU2jXCJ8tcKu  1483221600000  87.61.241.100                       *null*

【讨论】：

非常好的解决方案！ ++