JSON字典到Python中的Pandas DataFrame答案

【问题标题】：JSON dictionaries to Pandas DataFrame in PythonJSON字典到Python中的Pandas DataFrame
【发布时间】：2014-11-02 06:03:31
【问题描述】：

我从 API 服务获取 JSON 数据，我想使用 DataFrame 将数据输出到 CSV。

因此，我正在尝试将包含大约 100.000 个字典和大约 100 个键值对的字典列表转换为 Pandas DataFrame。

我正在使用以下代码，但速度非常慢：

try:
    # Convert each JSON data event to a Pandas DataFrame
    df_i = []
    for d in data:
        df_i.append( json_normalize(d) )

    # Concatenate all DataFrames into a single one
    df = concat(df_i, axis=0)

except AttributeError:
    print "Error: Expected a list of dictionaries to parse JSON data"

有人知道更好更快的方法吗？

【问题讨论】：

熊猫可以直接读取json：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…

标签： json python-2.7 pandas

【解决方案1】：

有一个whole section in the io docs 直接使用pd.read_json 读取json（作为字符串或文件）。

你应该能够做这样的事情：

pd.concat((pd.read_json(d) for d in data), axis=0)

这通常比创建临时字典要快得多。

【讨论】：

谢谢。鉴于我拥有的 json 格式是嵌套的，它没有被 read_json() 正确解析，给我一个 TypeError。但是，我将您的表单与 json_normalize():df = concat((json_normalize(d) for d in data), axis=0)

【解决方案2】：

以下示例创建于 pandas.io.json.json_normalize 文档（链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/generated/pandas.io.json.json_normalize.html）：

>>> from pandas.io.json import json_normalize
>>> data = [{'id': 1, 'name': {'first': 'Coleen', 'last': 'Volk'}},
        {'name': {'given': 'Mose', 'family': 'Regner'}},
        {'id': 2, 'name': 'Faye Raker'}]
>>> json_normalize(data)
   id        name name.family name.first name.given name.last
0  1.0         NaN         NaN     Coleen        NaN      Volk
1  NaN         NaN      Regner        NaN       Mose       NaN
2  2.0  Faye Raker         NaN        NaN        NaN       NaN

【讨论】：