Pandas 如何将嵌套列表转换为 DataFrame

Question

我有来自 API 的 json 空气质量数据。输出如下所示：

data[0]

{'94103': [{'AQI': 34,
   'Category': {'Name': 'Good', 'Number': 1},
   'DateObserved': '2017-10-09 ',
   'HourObserved': 0,
   'Latitude': 37.75,
   'LocalTimeZone': 'PST',
   'Longitude': -122.43,
   'ParameterName': 'OZONE',
   'ReportingArea': 'San Francisco',
   'StateCode': 'CA'},
  {'AQI': 100,
   'Category': {'Name': 'Moderate', 'Number': 2},
   'DateObserved': '2017-10-09 ',
   'HourObserved': 0,
   'Latitude': 37.75,
   'LocalTimeZone': 'PST',
   'Longitude': -122.43,
   'ParameterName': 'PM2.5',
   'ReportingArea': 'San Francisco',
   'StateCode': 'CA'}]}

该列表按邮政编码嵌套，我请求了 400 多条记录。我希望能够生成一个由邮政编码索引的数据框，并将我的属性（'AQI'、'Category' 等）作为列。

在转换为数据框之前是否需要创建字典？

Answer 1

我认为需要：

df = pd.concat([pd.concat({k: pd.DataFrame(v) for k, v in x.items()}) for x in data])

Pandas 如何将嵌套列表转换为 DataFrame

How to Convert a Nested List to a DataFrame in Pandas

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