将 JSON 导入 Pandas答案

【问题标题】：Importing JSON into Pandas将 JSON 导入 Pandas
【发布时间】：2017-12-12 08:18:37
【问题描述】：

我必须遵循来自 API（例如 my_json）的 JSON。实体数组存储在一个称为实体的键中：

{
    "action" : "get",
    "application" : "4d97323f-ac0f-11e6-b1d4-0eec2415f3df",
    "params" : {
      "limit" : [ "2" ]
    },
    "path" : "/businesses",
    "entities" : [
        {
            "uuid" : "508d56f1-636b-11e7-9928-122e0737977d",
            "type" : "business",
            "size" : 730 },
        {
            "uuid" : "2f3bd4dc-636b-11e7-b937-0ad881f403bf",
            "type" : "business",
            "size" : 730 
        } ],
  "timestamp" : 1499469891059,
  "duration" : 244,
  "count" : 2
}

我正在尝试将它们加载到数据框中，如下所示：

import pandas as pd

pd.read_json(my_json['entities'], orient='split')

我收到以下错误：

ValueError: Invalid file path or buffer object type: <type 'list'>

我已经尝试过记录定向，但仍然无法正常工作。

【问题讨论】：

能否将my_json的内容添加到您的问题中？

标签： python json pandas dataframe

【解决方案1】：

它会引发错误，因为您的变量类型是 list，如错误末尾所述。

实际上，这更容易堆叠到数据帧中，因为您可以直接将列表堆叠到数据帧中。因此您可以使用：

df = pd.DataFrame(my_json['entities'])

【讨论】：

【解决方案2】：

根据官方documenation orient 应该是“记录”

df = pd.read_json(json.dumps(b_j['entities']) , orient='records')

【讨论】：

【解决方案3】：

您使用 my_json['entities'] 的方式使它看起来像是 Python dict。

根据pandas documentation，read_json 接受“有效的 JSON 字符串或类似文件”。您可以使用以下内容将dict 转换为 json 字符串：

import json
json_str = json.dumps(my_json["entities"])

您所描述的键 "entities" 下的数据不符合 orient="split" 的格式化策略。看来您需要使用orient="list"：

import pandas as pd

my_json = """{
    "entities": [
            {
                "type": "business",
                "uuid": "199bca3e-baf6-11e6-861b-0ad881f403bf",
                "size": 918
            },
            {
                "type": "business",
                "uuid": "054a7650-b36a-11e6-a734-122e0737977d",
                "size": 984
            }
        ]
}"""

print pd.read_json(my_json, orient='list')

屈服：

                                              entity
0  {u'type': u'business', u'uuid': u'199bca3e-baf...
1  {u'type': u'business', u'uuid': u'054a7650-b36...

或

import pandas as pd

my_json = """[
    {
        "type": "business",
        "uuid": "199bca3e-baf6-11e6-861b-0ad881f403bf",
        "size": 918
    },
    {
        "type": "business",
        "uuid": "054a7650-b36a-11e6-a734-122e0737977d",
        "size": 984
    }
]"""

print pd.read_json(my_json, orient='list')

屈服：

   size      type                                  uuid
0   918  business  199bca3e-baf6-11e6-861b-0ad881f403bf
1   984  business  054a7650-b36a-11e6-a734-122e0737977d

【讨论】：

【解决方案4】：

如果my_json 是我怀疑的字典，那么您可以跳过pd.read_json 直接做

pd.DataFrame(my_json['entities'])

   size      type                                  uuid
0   730  business  508d56f1-636b-11e7-9928-122e0737977d
1   730  business  2f3bd4dc-636b-11e7-b937-0ad881f403bf

【讨论】：

这完全适合我！谢谢:)

【解决方案5】：

danielcorin 为我指明了正确的方向。我最终不得不这样做：

pd.read_json(json.dumps(b_j['entities']) , orient='list')

read_json 方法接受一个字符串，所以我转储实体集合并使用它。

【讨论】：