JSON to Pandas: 有更优雅的解决方案吗？

Question

我有一些 JSON，从 API 调用返回，看起来像这样：

{
    "result": {
        "code": "OK",
        "msg": ""
    },
    "report_name": "FAMOUS_DICTATORS",
    "columns": [
        "rank",
        "name",
        "deaths"
    ],
    "data": [
        {
            "row": [
                1,
                "Mao Zedong",
                63000000
            ]
        },
        {
            "row": [
                2,
                "Jozef Stalin",
                23000000
            ]
        }
    ]
}

我想将 JSON 转换为 Pandas DataFrame：

rank    name            deaths
1       Mao Zedong      63000000
2       Jozef Stalin    23000000

我写了这个并且它有效，但看起来有点难看：

import pandas as pd
import json

columns = eval(r.content)['columns']

df = pd.DataFrame(columns = eval(r.content)['columns'])

for row in eval(r.content)['data']:
    df.loc[len(df)+1] = row['row']

是否有更多 elegant/Pythonic 方法来做到这一点（例如可能使用 pandas.io.json.read_json）？

Answer 1

参见 pandas.io.json.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=True, convert_axes=真，convert_dates=真，keep_default_dates=真，numpy=假，precise_float=假，date_unit=None

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.io.json.read_json.html

Answer 2

pandas的read_json函数是一个非常难用的方法。如果您不确定 JSON 对象的有效性或它的初始结构是否足够健全以围绕其构建数据框，那么最好坚持使用久经考验的方法将数据分解为pandas 100% 可以正常使用。

对于您的情况，我建议将您的数据分解为列表列表。在所有 JSON 中，您真正需要的唯一部分是 data 和 column 键。

试试这个：

import pandas as pd
import json
import urllib

js = json.loads(urllib.urlopen("test.json").read())
data = js["data"]
rows = [row["row"] for row in data] # Transform the 'row' keys to list of lists.
df = pd.DataFrame(rows, columns=js["columns"])
print df

这给了我想要的结果：

   rank          name    deaths
0     1    Mao Zedong  63000000
1     2  Jozef Stalin  23000000

JSON to Pandas: 有更优雅的解决方案吗？

JSON to Pandas: is there a more elegant solution?

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