如何在dataframe列中取消嵌套JSON对象列表

rn0zuynd 于 2023-03-24 发布在其他

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什么是可能的方法来解开一个dataframe列中嵌套的json对象列表，并再次与相同的dataframe连接。
例如：

data = {
 'tax_info': [
  '[]',
  "[{'price': '1.26', 'rate': 0.06, 'title': 'Idaho State Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '1.26', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '1.26', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}]",
  "[{'price': '1.98', 'rate': 0.0625, 'title': 'Illinois State Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '1.98', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '1.98', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}, {'price': '0.39', 'rate': 0.0125, 'title': 'Chicago City Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '0.39', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '0.39', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}, {'price': '0.87', 'rate': 0.0275, 'title': 'Cook County Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '0.87', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '0.87', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}]"
 ]
}

sample df column

JSON

来源：https://stackoverflow.com/questions/75802736/how-to-unnest-a-list-of-json-objects-in-dataframe-column

1条答案

按热度按时间

hjzp0vay1#

我不知道pandas是否有任何东西可以解析这样的字符串化数据，并且json.loads不会工作，因为这不是有效的JSON，但您可以使用ast.literal_eval和pd.json_normalize如下所示：

# import ast
data = {'tax_info': [[], [{'price': '1.26', 'rate': 0.06, 'title': 'Idaho State Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '1.26', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '1.26', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}], [{'price': '1.98', 'rate': 0.0625, 'title': 'Illinois State Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '1.98', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '1.98', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}, {'price': '0.39', 'rate': 0.0125, 'title': 'Chicago City Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '0.39', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '0.39', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}, {'price': '0.87', 'rate': 0.0275, 'title': 'Cook County Tax', 'price_set': {'shop_money': {'amount': '0.87', 'currency_code': 'USD'}, 'presentment_money': {'amount': '0.87', 'currency_code': 'USD'}}, 'channel_liable': False}]]}

data['tax_info'] = [ast.literal_eval(s) for s in data['tax_info']] 
df = pd.json_normalize(data, ['tax_info', []])

# in one statement, and without altering data:
# pd.json_normalize({**data, 'tax_info': [ast.literal_eval(s) for s in data['tax_info']]}, ['tax_info', []])

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