将字典转换为数据框作为python中的预期输出

Posted 2023-03-12

【中文标题】将字典转换为数据框作为python中的预期输出

【英文标题】：converting dictionary into dataframe as expected output in python

【发布时间】：2021-08-27 01:01:08

【问题描述】：

假设我有一本字典

dj=  
        "totalrecords": 2,
        "data": [
            
                "stateCd": "U.K",
                "stateName": "uttarakhand",
                "details": 
                    "id": [
                        "2312-k",
                        "2312-k"
                    ],
                    "date": [
                        "10-OCT-2019",
                        "11-OCT-2019"
                    ],
                    "icp": [
                        2233,
                        6443
                    ],
                    "icpr": [
                        3.434,
                        23.232
                    ]
                
            ,
            
                "stateCd": "U.P",
                "stateName": "uttar pradesh",
                "details": 
                    "id": [
                        "2712-k",
                        "5412-k"
                    ],
                    "date": [
                        "10-OCT-2019",
                        "11-OCT-2019"
                    ],
                    "icp": [
                        2233,
                        6443
                    ],
                    "icpr": [
                        32.434,
                        31.232
                    ]
                
            
        ]
    
     

我想将此 json/dictionary 转换为使用 python 的数据框：

但我不知道如何执行此操作

我也试过pandas.json_normalize() 但在输出中没有得到我预期的列，即 date,icp,icpr

data_trunc=dj['data']
pd.json_normalize(data_trunc,record_path=['details','id'],meta=['stateCd','stateName'])

enter image description here

【问题讨论】：

您将pandas 列为您的标签之一，您能告诉我们您的尝试吗？如果您不知道如何开始，也许您可​​以先看一个将 dict 转换为数据框的教程，例如datatofish.com/dictionary-to-dataframe

我尝试了什么 print(response) print(type(response)) dict_trunc = response['data'][0] new = pd.DataFrame.from_dict(dict_trunc) print(new)跨度>

连同它我也尝试了“flatten-json”，但它没有得到 expeted 输出

【参考方案1】：

你可以试试这样的

Reference

data = ['state': 'Florida',
             'shortname': 'FL',
             'info': 'governor': 'Rick Scott',
             'counties': ['name': 'Dade', 'population': 12345,
                                'name': 'Broward', 'population': 40000,
                                'name': 'Palm Beach', 'population': 60000],
            'state': 'Ohio',
             'shortname': 'OH',
             'info': 'governor': 'John Kasich',
             'counties': ['name': 'Summit', 'population': 1234,
                                'name': 'Cuyahoga', 'population': 1337]]
result = pd.json_normalize(data, 'counties', ['state', 'shortname',
                                               ['info', 'governor']])

输出：

0        Dade       12345   Florida    FL    Rick Scott
1     Broward       40000   Florida    FL    Rick Scott
2  Palm Beach       60000   Florida    FL    Rick Scott
3      Summit        1234   Ohio       OH    John Kasich
4    Cuyahoga        1337   Ohio       OH    John Kasich

【讨论】：

这很好！熊猫很有用。只需 1 行代码，你就做到了哇！我对熊猫一无所知

从realpython查看熊猫的相关文章。必须有其他更好的资源来学习熊猫。这是我用的那个

@SomeshwaranS 我试过 pandas.json_normalize() 作为 pd.json_normalize(data_trunc,record_path=['details','id'],meta=['stateCd','stateName']) 但是没有得到我预期的输出，你能帮忙吗

是否可以将details 对象编辑为像details = ['id': '2312-k','icp':'2233','icpr':'3.434','date':'10-OCT-2019','id': '2312-k','icp':'6443','icpr':'23.232','date':'11-OCT-2019'] 这样的字典列表

【参考方案2】：

也许这可以帮助你：-

import json

f = open('1.json')
file = json.load(f)

for data in file['data']:
  stCd = data['stateCd']
  stateN = data['stateName']
  date = data['details']['date']
  icp = data['details']['icp']
  icpr = data['details']['icpr']
  full = f"StCd    StateName       Date          ICP          ICPR"
  whole = f"stCd     stateN    date[0]    icp[0]      icpr[0]"
  whole2 = f"stCd     stateN    date[1]    icp[1]      icpr[1]"
  print()
  print(full)
  print(whole)
  print(whole2)

输出：-

StCd    StateName       Date          ICP          ICPR
U.K     uttarakhand    10-OCT-2019    2233      3.434
U.K     uttarakhand    11-OCT-2019    6443      23.232

StCd    StateName       Date          ICP          ICPR
U.P     uttar pradesh    10-OCT-2019    2233      32.434
U.P     uttar pradesh    11-OCT-2019    6443      31.232