将嵌套 JSON 转换为数据框答案

【问题标题】：Convert Nested JSON into Dataframe将嵌套 JSON 转换为数据框
【发布时间】：2019-07-08 18:28:04
【问题描述】：

我有一个嵌套的 JSON，如下所示。我想将其转换为熊猫数据框。作为其中的一部分，我还需要只解析权重值。我不需要这个单元。

我还希望将数值从字符串转换为数字。

任何帮助将不胜感激。我对python比较陌生。谢谢。

JSON 示例：

{'id': '123', 'name': 'joe', 'weight': {'number': '100', 'unit': 'lbs'}, 
'gender': 'male'}

下面的示例输出：

id     name    weight    gender
123    joe     100       male

【问题讨论】：

标签： python json pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

使用“ from pandas.io.json import json_normalize”。

id     name    weight.number  weight.unit  gender
123    joe     100              lbs        male

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的事情应该可以解决问题：

json_data = [{'id': '123', 'name': 'joe', 'weight': {'number': '100', 'unit': 'lbs'}, 'gender': 'male'}]
# convert the data to a DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(json_data)
# conver id to an int
df['id'] = df['id'].apply(int)
# get the 'number' field of weight and convert it to an int
df['weight'] = df['weight'].apply(lambda x: int(x['number']))
df

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想丢弃重量单位，只需将 json 展平即可：

temp = {'id': '123', 'name': 'joe', 'weight': {'number': '100', 'unit': 'lbs'}, 'gender': 'male'}
temp['weight'] = temp['weight']['number']

然后把它变成一个数据框：

pd.DataFrame(temp)

【讨论】：