我一直在尝试normalize一个非常嵌套的json文件，我将在后面分析。我所挣扎的是如何深入到一个以上的层次来规范化。
我浏览了pandas.io.json.json_normalize文档，因为它完全按照我的要求工作。
我已经能够规范化它的一部分，现在了解字典是如何工作的，但我仍然不在那里。
下面的代码，我能够得到只有第一级.
import json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
with open('authors_sample.json') as f:
d = json.load(f)
raw = json_normalize(d['hits']['hits'])
authors = json_normalize(data = d['hits']['hits'],
record_path = '_source',
meta = ['_id', ['_source', 'journal'], ['_source', 'title'],
['_source', 'normalized_venue_name']
])我试图用下面的代码“挖掘”到“作者”字典中，但是record_path = ['_source', 'authors']给了我TypeError: string indices must be integers。就我对json_normalize的理解而言，逻辑应该是好的，但是我仍然不太明白如何用dict和list来挖掘一个json。
我甚至经历了这个简单的example。
authors = json_normalize(data = d['hits']['hits'],
record_path = ['_source', 'authors'],
meta = ['_id', ['_source', 'journal'], ['_source', 'title'],
['_source', 'normalized_venue_name']
])下面是json文件的一部分（5条记录）。
{u'_shards': {u'failed': 0, u'successful': 5, u'total': 5},
u'hits': {u'hits': [{u'_id': u'7CB3F2AD',
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u'deleted': 0,
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u'doi': u'',
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u'link': None,
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u'meta_keywords': None,
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u'parent_keywords': [u'Chromatography',
u'Quantum mechanics',
u'Particle physics',
u'Quantum field theory',
u'Analytical chemistry',
u'Quantum chromodynamics',
u'Physics',
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u'Chemistry'],
u'pub_date': u'1987-03-02 00:00:00',
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u'rating_versatility': 0.0,
u'rating_versatility_weighted': 0.0,
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u'tag': [u'mass spectra', u'elementary particles', u'bound states'],
u'title': u'Evidence for a new meson: A quasinuclear NN-bar bound state',
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u'author_name': u'rajesh dhaliwal'},
{u'affiliations': [u'Punjabi University'],
u'author_id': u'7D9BD37C',
u'author_name': u'r s singh'}],
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u'High-performance liquid chromatography',
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u'operant conditioning',
u'packed bed reactor',
u'immobilized enzyme',
u'specific activity'],
u'title': u'Development of a stable continuous flow immobilized enzyme reactor for the hydrolysis of inulin',
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u'author_name': u'barbara eileen ryan'}],
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u'Politics',
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u'title': u"Feminism and the women's movement : dynamics of change in social movement ideology, and activism",
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u'author_name': u'fraser j harbutt'}],
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u'parent_keywords': [u'Superconductivity',
u'Nuclear fusion',
u'Geology',
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u'pub_date': u'1988-01-01 00:00:00',
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u'title': u'The iron curtain : Churchill, America, and the origins of the Cold War',
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u'_source': {u'authors': [{u'author_id': u'7DAB7B72',
u'author_name': u'richard m freeland'}],
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u'meta_description': None,
u'meta_keywords': None,
u'normalized_venue_name': u'american historical review',
u'pages': None,
u'parent_keywords': [u'Political Science', u'Economics'],
u'pub_date': u'1985-01-01 00:00:00',
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u'tag': [u'foreign policy'],
u'title': u'The Truman Doctrine and the origins of McCarthyism : foreign policy, domestic politics, and internal security, 1946-1948',
u'userAvg': 0.0,
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u'max_score': 1.0,
u'total': 36429433},
u'timed_out': False,
u'took': 170}
3条答案
按热度按时间drnojrws1#
在下面的Pandas例子中，括号是什么意思？是否有一个逻辑可以遵循，以便更深入地使用[]. [...]
['state', 'shortname', ['info', 'governor']]值中的每个字符串或字符串列表都是要包含的元素的路径，* 以及选定行的路径 *。第二个参数json_normalize()参数（record_path，在文档示例中设置为'counties'）告诉函数如何从输入数据结构中选择组成输出行的元素，而meta路径添加了更多的元数据，这些元数据将包含在每一行中。如果愿意，可以将它们视为数据库中的表连接。the US States documentation example的输入在一个列表中有两个字典，这两个字典都有一个
counties键，该键引用另一个字典列表：它们之间有5行数据用于输出：
然后
meta参数命名一些位于counties列表 * 旁边 * 的元素，然后分别合并这些元素。对于那些meta元素，来自第一个data[0]字典的值分别是('Florida', 'FL', 'Rick Scott')，对于data[1]，值是('Ohio', 'OH', 'John Kasich')。因此，您可以看到附加到counties行的值来自同一个顶级字典，分别重复了3次和2次：因此，如果为
meta参数传入一个列表，则列表中的每个元素都是一个单独的路径，并且每个单独的路径都标识要添加到输出行中的数据。在你的JSON例子中，只有几个嵌套列表需要用第一个参数提升，就像
'counties'在例子中所做的那样，这个数据结构中唯一的例子就是嵌套的'authors'键;您必须提取每个['_source', 'authors']路径，然后可以从父对象添加其他键来扩充这些行。然后，第二个
meta参数从最外面的对象拉入_id键，后跟嵌套的['_source', 'title']和['_source', 'journal']嵌套路径。record_path参数以authors列表为起点，如下所示：因此会显示以下行：
然后我们可以使用第三个
meta参数添加更多列，如_id、_source.title和_source.journal，使用['_id', ['_source', 'journal'], ['_source', 'title']]：nx7onnlm2#
您还可以查看库flatten_json，它不要求您像json_normalize那样编写列层次结构：
参见https://github.com/amirziai/flatten。
n6lpvg4x3#
添加到桑德斯评论，更多的上下文可以在这里找到，因为这个函数的创建者有一个中等博客：https://towardsdatascience.com/flattening-json-objects-in-python-f5343c794b10
值得注意的是，panda的json_normalize可以处理大多数json对象，例如数组。flatten_json库要求它是嵌套的dict。然而，您可以通过将数组添加到dict来解决这个要求，如下所示：
在这种情况下，flatten_json库实际上会使用一个点标记的计数器来区分重复项。
产生：