pandas之json_normalize(多層結構字典Mixing dicts轉化df)

官網地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.io.json.json_normalize.html

先看簡單的dict如何轉化df:
只要一行代碼:pd.DataFrame(data)就可以完成

data = {'user_id': '100001',
         'user_name': '小明',
          'addr': '北京市',
          'phone': '130****0000',
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 80},
                      {'subject': '數學', 'score': 90},
                      {'subject': '語文', 'score': 85}
                     ]
        }

pd.DataFrame(data)
image.png

但是當字典結構變得復雜時,出現多層字典嵌套,上面的方法就不是適用了。
報錯信息: Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering羞秤。

data = {'user_id': '100001',
         'user_name': '小明',
         'info': {
              'addr': '北京市',
              'phone': '130****0000'
                 },
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 80},
                      {'subject': '數學', 'score': 90},
                      {'subject': '語文', 'score': 85}
                     ]
        }
image.png

如果傳入的是列表瘾蛋,可以正常解析,但是結果不是我們想要的哺哼。可以看到describe里面的內容沒有擴展成多行棍苹。

data = [{'user_id': '100001',
         'user_name': '小明',
         'info': {
              'addr': '北京市',
              'phone': '130****0000'
                 },
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 80},
                      {'subject': '數學', 'score': 90},
                      {'subject': '語文', 'score': 85}
                     ]
        }
        ]
pd.DataFrame(data)
image.png

現在我們引入今天要說的包--json_normalize,看怎么解決這個問題茵汰。

from pandas.io.json import json_normalize
data = [{'user_id': '100001',
         'user_name': '小明',
         'info': {
              'addr': '北京市',
              'phone': '130****0000'
                 },
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 80},
                      {'subject': '數學', 'score': 90},
                      {'subject': '語文', 'score': 85}
                     ]
        }
        ]
df = json_normalize(data,['describe'],['user_id','user_name',['info','addr'],['info','phone']])
df
image.png

只要兩行代碼,問題被完美解決了栏豺。如何生成json_normalize所需參數,可以參考一下代碼巷疼。

agr1=[]
agr2=[]

for key,value in data[0].items():
    if isinstance(value, list):
        agr1.append(key)
    elif isinstance(value, dict):
        for j in data[0][key].keys():
            l=[]
            l.append(key)
            l.append(j)
            agr2.append(l)
    else:
        agr2.append(key)

print(agr1,agr2)
image.png

再對df列進行處理即可灵奖。

df.columns = [i.split('.')[1] if len(i.split('.')) > 1 else i for i in df.columns]
df
image.png

列表元素數可以隨意增加不受影響

from pandas.io.json import json_normalize
data = [{'user_id': '100001',
         'user_name': '小明',
         'info': {
              'addr': '北京市',
              'phone': '130****0000'
                 },
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 80},
                      {'subject': '數學', 'score': 90},
                      {'subject': '語文', 'score': 85}]
                     
        },
      {'user_id': '100002',
         'user_name': '小蘭',
         'info': {
              'addr': '北京市',
              'phone': '130****0001'
                 },
         'describe': [{'subject': '英語', 'score': 100},
                      {'subject': '數學', 'score': 80},
                      {'subject': '語文', 'score': 805}
                     ]
       },
       ]
df = json_normalize(data,['describe'],['user_id','user_name',['info','addr'],['info','phone']])
df.columns = [i.split('.')[1] if len(i.split('.')) > 1 else i for i in df.columns]
df
image.png

加油??~

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