【发布时间】:2019-10-31 15:22:24
【问题描述】:
我知道有一些类似的问题,但似乎没有一个可以帮助我解决我正在尝试做的事情。我正在尝试仅使用“数据”中的信息创建一个 DataFrame
我的 JSON 文件看起来像这样 (complete file)
{
"data": [
{
"ID Education Level": 1,
"Education Level": "Enseñanza Básica",
"ID Year": 2017,
"Year": "2017",
"ID Region": 8,
"Region": "Biobío",
"ID Comuna": 298,
"Comuna": "San Pedro De La Paz",
"Abandonment Percentage": 0.006858621805241022
},
{
"ID Education Level": 2,
"Education Level": "Enseñanza Media",
"ID Year": 2017,
"Year": "2017",
"ID Region": 8,
"Region": "Biobío",
"ID Comuna": 298,
"Comuna": "San Pedro De La Paz",
"Abandonment Percentage": 0.01564914992272025
},
{
"ID Education Level": 1,
"Education Level": "Enseñanza Básica",
"ID Year": 2016,
"Year": "2016",
"ID Region": 8,
"Region": "Biobío",
"ID Comuna": 298,
"Comuna": "San Pedro De La Paz",
"Abandonment Percentage": 0.006825490582135591
}
],
"source": [
{
"measures": [
"Abandonment Percentage"
],
"annotations": {
"source_name": "Creciendo con Derechos - Ministerior de Desarrollo Social",
"source_description": "Sistema de indicadores para el seguimiento de los derechos de niños, niñas y adolescentes, en relación a sus condiciones de vida y en sintonía con la Convención sobre los Derechos del Niño.",
"source_link": "http://www.creciendoconderechos.gob.cl/indicadores",
"dataset_name": "mds_abandonment_rate",
"dataset_link": "https://github.com/datachile/datachile-etl/tree/master/childhood/mds_abandonment_rate",
"topic": "childhood",
"subtopic": "abandonment_rate",
"available_dimensions": "",
"available_measures": ""
},
"name": "mds_abandonment_rate",
"substitutions": []
}
]
}
这就是我想要完成的 DataFrame。
我已经阅读了 read_json 文档并看到了一些解决方案,这些解决方案对于我正在尝试做的事情来说可能过于复杂。此外,我需要使用与此类似的 JSON 的 url 数组,因此手动处理它并不是一个真正的选择。
感谢您的任何回复,第一次在这里提问,请原谅我的英语不好。
【问题讨论】:
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data = mydict['Data'] 然后 df = pd.DataFrame(data)
标签: python json pandas jupyter-notebook