有没有比我目前概述的方法更有效的方法将 JSON 导入 Pandas 数据框？答案

【问题标题】：Is there a more effective way to import JSON into a Pandas Data Frame than my currently outlined method?有没有比我目前概述的方法更有效的方法将 JSON 导入 Pandas 数据框？
【发布时间】：2021-04-05 18:55:49
【问题描述】：

想看看有没有人对此有任何见解。

对于一个辅助项目和 Python 练习，我正在将我的梦幻足球选秀数据加载到 PyCharm 中。我这样做是通过使用 Postman 从 Sleeper API 获取联赛数据作为 JSON 文件，然后我将 JSON 文件作为字典加载到 PyCharm 中，并使用 pd.DataFrame.from_dict 将它们转换为数据帧，用于大约 30 个联赛.然后我会将它们全部连接到一个主数据框中进行分析。

长话短说；这是最有效的方法吗？我对 JSON 很陌生，我的 Python 现在已经生锈了。我打算使用数据框进行总体趋势分析。如有任何反馈，我将不胜感激。

【问题讨论】：

试试pd.json_normalize
我正在查看文档，这绝对是一个有趣的线索。谢谢！
你可以使用 Python requests 从 Sleeper API 获取数据
试试github.com/amirziai/flatten

标签： python json pandas pycharm

【解决方案1】：

完全披露，我在体育博彩媒体公司 The Action Network 工作。我们的 API 之一返回一些 json，因此我将使用它，因为您没有提供邮递员请求。下面是一个简单的例子，说明如何将 json 列表轻松转换为 pandas 数据框。

import pandas as pd
import requests

r = requests.get('https://api.actionnetwork.com/web/v1/scoreboard/nfl')
j = r.json()
games = j['games']
df = pd.io.json.json_normalize(games)

【讨论】：