如何遍历json并创建数据框答案

【问题标题】：How to loop through json and create a dataframe如何遍历json并创建数据框
【发布时间】：2021-05-12 14:31:19
【问题描述】：

我有一个如下所示的 JSON 文件，我怎样才能用它制作一个数据框。我想将主键设为索引，将子键设为列。

{
  "PACK": {
    "labor": "Recycle",
    "actual": 0,
    "Planned": 2,
    "max": 6
  },
  "SORT": {
    "labor": "Mix",
    "actual": 10,
    "Planned": 4,
    "max": 3
  }
}

预期的输出类似于，我尝试使用 df.T 但不起作用。对此的任何帮助表示赞赏。

        actual  planned
PACK      0       2
SORT      10      4

【问题讨论】：

请显示当前代码
我做了 df1 = pd.json_normalize(df) 并且它给了我 1 行子键作为列

标签： json pandas

【解决方案1】：

您可以将您的 json 文件读取到 dict.然后创建数据框，将字典值作为数据，字典键作为索引。

import json
import pandas as pd


with open('test.json') as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data.values(), index=data.keys())

print(df)

        labor  actual  Planned  max
PACK  Recycle       0        2    6
SORT      Mix      10        4    3

选择列

df = df[['actual', 'planned']]

【讨论】：

使用json.load(f) 比使用json.loads(f.read()) 快得多，因为它不需要为文件内容创建中间字符串
@AndrewMascillaro 谢谢你的建议。顺便说一句，您的方法确实是一个好方法。不知道已经有内置函数了。
如果您有很多列要删除，您可以删除除特定列表中的列之外的所有列。见stackoverflow.com/questions/45846189/…
@Oxford_orange 谢谢你的建议。但我认为选择目标列并删除不需要的列具有相同的效果。
是的，仅将列保留在列表中的替代方法对于复杂多变的数据集很有帮助。

【解决方案2】：

Pandas 可以读取多种格式的 JSON 文件。对于您的用例，以下选项应该按照您想要的方式读取您的数据：

pd.read_json(json_file, orient="index")

有关 orient 选项的更多信息，请访问official documentation。

【讨论】：