如何在python中将JSON转换为数据框

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在python中将JSON转换为数据框

【英文标题】：How to convert JSON to a Dataframe in python

【发布时间】：2017-05-25 20:25:55

【问题描述】：

我有以下 JSON 格式，我需要将其转换为 python 中的数据框。请告诉我，如何去做。

JSON：

 User Patterns
["Jane": ["Thermostat": 20, "Days": [1, 2], "Hour": 6, "Minute": 43],  
"John": ["Thermostat": 18, "Days": [1, 2], "Hour": 0, "Minute": 15], 
"Jen": ["Thermostat": 22, "Days": [1, 2], "Hour": 10, "Minute": 1]]

我希望我的数据框看起来像：

User    Thermostat   Days     Hour   Minute
Jane    20           [1,2]    6      43  
John    18           [1,2]    0      15 
Jen     22           [1,2]    10     1

【问题讨论】：

你可以使用pd.read_json(userpatterns)

存储 JSON 的变量是“th_pat”。如果我做 pd.read_jso(th_pat)。它给我一个错误

【参考方案1】：

jstr = """["Jane": ["Thermostat": 20, "Days": [1, 2], "Hour": 6, "Minute": 43],  
"John": ["Thermostat": 18, "Days": [1, 2], "Hour": 0, "Minute": 15], 
"Jen": ["Thermostat": 22, "Days": [1, 2], "Hour": 10, "Minute": 1]]"""

pd.DataFrame.from_dict(
    k: v[0] for k, v in json.loads(jstr)[0].items(), 'index'
).rename_axis('User').reset_index()

---

如果要拆分Days 列

df = pd.DataFrame.from_dict(
    k: v[0] for k, v in json.loads(jstr)[0].items(), 'index'
).rename_axis('User').reset_index()

df.drop('Days', 1).join(
    pd.DataFrame(df.Days.tolist()).rename(columns='Day'.format))

---

您可以对其进行功能化：

def read_my_json(jstr):
    return pd.DataFrame.from_dict(
        k: v[0] for k, v in json.loads(jstr)[0].items(), 'index'
    ).rename_axis('User').reset_index()

【讨论】：

谢谢，但是这个 JSON 存储在一个名为“th_pat”的变量中。并且对于每个实验，恒温器、天等的值都会改变。因此，我该怎么做

当然，它奏效了。谢谢你。我有一个相关的问题，这可以在函数中返回吗？如果这样做，我会收到以下错误：NotImplementedError: Python Bridge conversion table not implemented for type []

我又遇到了一个小问题。对于“天”列，它有两个值，即 [1,2]。因此，在返回时，它会抛出一个错误，因为它无法解析该列表。如何修改代码以使每个值都在单独的列中，并且值可能会增加，例如 [1,2,3] 等。所以是否有通用代码，所以这些值中的每一个都可以被视为不同的列

@Anagha 没问题。很高兴我能帮上忙。

如果每个用户都有多条记录，我们将如何遍历 JSON？