使用原始数据框从包含 JSON 数据的列中提取数据答案

【问题标题】：Extracting data from a column with JSON data with the original dataframe使用原始数据框从包含 JSON 数据的列中提取数据
【发布时间】：2021-10-04 07:53:18
【问题描述】：

我的数据框df如下：

   API     sp_name               sp_input_params
getData   analytics.sp_1        {'req_url_query_params': [['@scroll_index', 'index']], 
                                 'req_body_params': [['@event_type_id', 'event_type_id']]}
getParam  analytics.sp_2        {'req_url_query_params': [['@athlete_guid', 'athlete_guid']], 
                                 'req_body_params': []}

现在我想规范化字段sp_input_params。实现这一目标的方法之一是

df_final = pd.json_normalize(df['sp_input_params'])

但上述内容不会保留其他两列，即API 和sp_name。我想让它们与标准化的保持一致。

这有什么线索吗？

【问题讨论】：

标签： python json pandas

【解决方案1】：

我认为你可以使用df.index 中的默认索引：

df_final = df.join(pd.json_normalize(df.pop('sp_input_params')))

如果没有，请使用：

df_final = df.join(pd.json_normalize(df.pop('sp_input_params')).set_index(df.index))

【讨论】：

这是什么流行的东西？我不知道同样的事情。其次，在提取 JSON 后，我在列表中获取数据。喜欢[['@scroll_index', 'index']]。是否可以在结果数据帧上应用lambda 以使其成为unlisted？第三，如果我在pop 中使用超过 1 列怎么办？
这里使用DataFrame.pop 用于原始使用的 nad drop 列。 Secondly after extracting the JSON I am getting data in lists - 预期输出是什么？不，多个columns不能在pop中
预期的纯字符串输出。我已经使用apply 做到了这一点。那么如何添加多个包含 JSON 字符串的列呢？
@pythondumb - 另一个想法是使用this 解决方案
@pythondumb - 是否可以将带有 json 数据的列添加到像 pd.DataFrame(data) 这样的问题中？输入数据的预期输出是什么？