如何将 pandas 列中的 JSON 数据转换为新列答案

【问题标题】：How to convert JSON data inside a pandas column into new columns如何将 pandas 列中的 JSON 数据转换为新列
【发布时间】：2018-03-05 14:26:32
【问题描述】：

我有这个简短版本的 ADSB json 数据，并希望将其转换为 dataFrame 列，如 Icao、Alt、Lat、Long、Spd、Cou.....

在 Alperen 告诉我这样做之后

df = pd.read_json('2016-06-20-2359Z.json', lines=True),

我可以将它加载到 DataFrame 中。但是，df.acList 是

[{'Id'：10537990，'Rcvr'：1，'HasSig'：假，... 名称：acList，dtype：对象

如何获取 Icao、Alt、Lat、Long、Spd、Cou 数据？

“src”：1， “饲料”：[ { “身份证”：1， "name":"ADSBexchange.com", “极地图”：假 } ], “srcFeed”：1， “showSil”：真， “showFlg”：真， “showPic”：真， “flgH”：20， “flgW”：85， “交流清单”：[ { “身份证”：11281748， “接收”：1， “哈西格”：假， "Icao":"AC2554", “坏”：假， "注册":"N882AS", "FSeen":"\/日期(1466467166951)\/", “TSecs”：3， “CMsgs”：1， "Alt":0, “Tisb”：假， “TrkH”：假， "类型":"CRJ2", "MDL":"2001 庞巴迪公司 CL-600-2B19", “人”：“庞巴迪”， "CNum":"7503", "Op":"EXPRESSJET AIRLINES INC - 亚特兰大, GA", "OpIcao":"ASQ", "平方":"", “VsiT”：0， “世贸中心”：2， “物种”：1， “引擎”：“2”， “EngType”：3， “EngMount”：1， “米尔”：假， "凑":"美国", “HasPic”：假， “有兴趣”：假， "航班数":0, “接地”：假， "速度类型":0, “CallSus”：假， "TT":"一", "Trt":1, “年份”：“2001” }, { “身份证”：11402205， “接收”：1， “哈西格”：真， “信号”：110， "Icao":"ADFBDD", “坏”：假， "FSeen":"\/日期(1466391940977)\/", “TSecs”：75229， “CMsgs”：35445， “Alt”：8025， “Galt”：8025， "Alt":0, "呼叫":"TEST1234", “Tisb”：假， “TrkH”：假， "平方":"0262", “帮助”：假， “VsiT”：0， "世贸中心":0, “物种”：0， "EngType":0, "EngMount":0, “米尔”：真， "凑":"美国", “HasPic”：假， “有兴趣”：假， "航班数":0, “接地”：真， "速度类型":0, “CallSus”：假， "TT":"一", “Trt”：1 } ], “总Ac”：4231， "lastDv":"636019887431643594", "shtTrlSec":61, “stm”：1466467170029 }

【问题讨论】：

标签： python json pandas

【解决方案1】：

如果您的数据已经在 pandas DataFrame 的 acList 列中，只需执行以下操作：

import pandas as pd
pd.io.json.json_normalize(df.acList[0])

Alt AltT    Bad CMsgs   CNum    Call    CallSus Cou EngMount    EngType ... Sqk TSecs   TT  Tisb    TrkH    Trt Type    VsiT    WTC Year
0   NaN 0   False   1   7503    NaN False   United States   1   3   ...     3   a   False   False   1   CRJ2    0   2   2001
1   8025.0  0   False   35445   NaN TEST1234    False   United States   0   0   ... 0262    75229   a   False   False   1   NaN 0   0   NaN

从 pandas 1.0 开始，导入应该是：

import pandas as pd
pd.json_normalize(df.acList[0])

【讨论】：

这是在 Python 2.7 上的，对吧？我无法在 Python 3 上执行此操作。请您帮我解决一下吗？
@Hamid 这是 Python 3。如果您在将代码发布到 SO 时遇到问题，请使用Pandas、json 或其他任何方式进行标记，我们将尽力为您提供帮助。干杯！
如果一行或多行有None，意味着某些记录没有可用数据怎么办？
@Regressor 你可以通过将None 替换为{} 来解决，可以检查my answer

【解决方案2】：

@Sergey 的回答为我解决了这个问题，但我遇到了问题，因为我的数据框列中的 json 被保存为字符串而不是对象。我必须添加映射列的附加步骤：

import json
import pandas as pd
pd.io.json.json_normalize(df.acList.apply(json.loads))

【讨论】：

感谢您为我的案例工作，我在第一列中有 JSON 数据，我想将其转置到其他列
这行得通，但是如果除了我想保持原样的其他列（它们是常规列）之外，我还有要转换为多个列的这个列怎么办。我怎样才能做到这一点？
不确定，我真的没有要检查的 pandas env 设置，但也许您可以搜索“flatMap”功能？

【解决方案3】：

由于pandas 1.0， json_normalize 在顶级命名空间中可用。因此使用：

import pandas as pd
pd.json_normalize(df.acList[0])

【讨论】：

【解决方案4】：

我还不能评论 ThinkBonobo 的回答，但如果列中的 JSON 不完全是字典，您可以继续使用 .apply 直到它出现。所以在我的情况下

import json
import pandas as pd

json_normalize(
    df
    .theColumnWithJson
    .apply(json.loads)
    .apply(lambda x: x[0]) # the inner JSON is list with the dictionary as the only item
)

【讨论】：

有用的贡献。在我的 Panda 0.24.2 数据中，最后一行不是必需的。这可能特定于您的数据。 IE。我的看起来像 {'key':value} 也许你的看起来像 [{'key':value}]

【解决方案5】：

在我的情况下，我有一些缺失值 (None)，然后我创建了一个更具体的代码，该代码在创建新列后也会删除原始列：

for prefix in ['column1', 'column2']:
    df_temp = df[prefix].apply(lambda x: {} if pd.isna(x) else x)
    df_temp = pd.io.json.json_normalize(df_temp)
    df_temp = df_temp.add_prefix(prefix + '_')
    df.drop([prefix], axis=1, inplace=True)
    df = pd.concat([df, df_temp], axis = 1, sort=False)

【讨论】：