缺少键时使用 json_normalize 函数答案

【问题标题】：Using the json_normalize function when a key is missing缺少键时使用 json_normalize 函数
【发布时间】：2021-06-11 10:44:58
【问题描述】：

我遇到了json_normalize 函数的问题。指定项目可能缺少的键时，会引发键错误。如您所见，listPeople 并不总是存在于文件中。

df = {'Links':[{'id' : 1,'Gender' : 'X'},
         {'id' : 2,'Gender' : 'Y','listPeople' : [{'Person':'John', 'Age' : 42}] }
         ]
        }

test = json_normalize(df, record_path= "listPeople", errors = "ignore")
print(test)

根据documentation，使用errors = "ignore" 应该可以解决问题，但这似乎不起作用？

预期输出：

Person   Age
  NULL  NULL
  John    42

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe json-normalize

【解决方案1】：

errors = "ignore" 适用于缺少 dict 键，但您缺少一个可能包含多个 dicts 的列表，并且您希望将其作为 record_path 传递。您可以用空值填充缺少的 listPeople：

[i.update({'listPeople':[{'Person':None,'Age':None}]}) for i in df['Links'] if 'listPeople' not in i.keys()]

test = pd.json_normalize(df['Links'], record_path=['listPeople'], meta=['id','Gender'], errors = "ignore")

结果：

	Person	Age	id	Gender
0	None	NaN	1	X
1	John	42	2	Y

【讨论】：