pandas Python panda json_normalize一个 Dataframe

t3psigkw 于 2023-02-11 发布在 Python

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我尝试在 Dataframe 上执行pd.json_normalized，但结果是空 Dataframe 。
初始 Dataframe （https://i.stack.imgur.com/jGphv.png）
在应用json_normalized之后，

df1 = pd.json_normalize(df)
print(df1)

它变成一个空 Dataframe 。（https://i.stack.imgur.com/733Dx.png）
当我尝试使用下面的命令手动定义 Dataframe 时，我得到了预期的输出

data = [
    {'birthday': '542217600000', 'first_name': 'Char', 'gender': 'Male', 'last_name': 'Mander', 'nick_name': ''},
    {'birthday': '967046400000', 'first_name': 'ABC', 'gender': 'Male', 'last_name': 'ZXY', 'nick_name': ''},
    {'birthday': '739900800000', 'first_name': 'Test', 'gender': 'Male', 'last_name': 'tickles', 'nick_name': ''}
]

birthday = pd.json_normalize(data, max_level=1)
print(birthday)

（https://i.stack.imgur.com/IB2th.png）
我可以知道如何直接从 Dataframe 进行标准化吗？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75374494/python-pandas-json-normalized-a-dataframe

2条答案

按热度按时间

z9ju0rcb1#

您应该将一个系列传递给json_normalize，而不是 Dataframe ：

# your initial DataFrame
df = pd.DataFrame({'properties': data})

# passing the relevant column/Series
birthday = pd.json_normalize(df['properties'], max_level=1)

输出：

birthday first_name gender last_name nick_name
0  542217600000       Char   Male    Mander          
1  967046400000        ABC   Male       ZXY          
2  739900800000       Test   Male   tickles

赞(0）回复(0）举报 2023-02-11

tzdcorbm2#

请注意，在pd.DataFrame上调用dict（）不会生成有效的JSON对象，因此您需要一个变通方法，例如：

regular_json = [row[1].to_dict() for row  in df.iterrows()]
pd.json_normalize(regular_json)

赞(0）回复(0）举报 2023-02-11

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