Question

我正试图用熊猫分析我的电费账单使用情况（以JSON格式下载的每小时数据！woot！）。我能做到，但它比我想象的还要笨拙：

import pandas as pd
import json

with open('test1.json') as f:
    j = json.load(f)
j2 = j['DailyBillingUsage']['RegisterCollections']['Channel']
s = json.dumps(j2)
d = pd.read_json(s, convert_dates='ReadDate')
d.ReadDate = pd.to_datetime(d.ReadDate)

我当时希望能够做到这一点：

d = pd.read_json('test1.json', something_to_guide_pandas)

但是我不能告诉它使用文档的子集/DailyBillingUsage/RegisterCollections/Channel，并且由于某种原因它不会自动转换ISO 8601格式的日期（例如2013-12-27T04:00:00-07:00），即使我' m使用convert_dates的{{1}}参数。

有没有办法在不使用变通办法的情况下执行此操作？（显式读取文档，拉出子文档，并调用read_json()函数）

Answer 1

您可以使用我的ObjectPath查询语言来执行此操作：

Python方式：

$ sudo pip install objectpath
$ python
>>> from objectpath import *
>>> with open('test1.json') as f:
...    j = json.load(f)
>>> tree=Tree(j)
>>> tree.execute("$.DailyBillingUsage.RegisterCollections.Channel")
-> the result here, a list of readings <-
>>> # some code to convert strings to dates

控制台方式

git clone https://github.com/adriank/ObjectPath.git
cd ObjectPath/ObjectPathPy
python ObjectPath -o file.json
(or python ObjectPath -u URLtoJSON)
>>> $.DailyBillingUsage.RegisterCollections.Channel
-> the result here, a list of readings <-

JSON没有任何日期或时间类型，因此无法自动转换它。搜索并猜测字符串是否为日期会导致性能下降，因此您需要自行完成。

当您发布有关您正在使用的数据的详细信息时，我会更新此答案以满足您的需求。

http://adriank.github.io/ObjectPath/

使用pandas解析JSON文档中的一个部分

1 个答案: