Question

我有一个JSON文件，其格式如下：

{  
   "total_rows":10000,
   "offset":0,
   "rows":[  
      {  
     "id":"005584833b8e2063f04ff713",
     "key":"00558433b8e2063f04ff713",
     "value":{  
        "rev":"1-8137baa51a2f335b0215ba9d08"
     },
     "doc":{  
        "_id":"0055842eb0063f04ff713",
        "_rev":"1-8137baa51a2f335b0215ba9d08",
        "value":1,
        "date":"2017-04-07T12:38:06.336Z",
        "date_inmilli":1491568686336,
        "sensorType":"sensor",
        "date":"2017-04-07T12:38:06.458Z"
     }
  }
   ]
}

我尝试使用Python提取"sensorType"或"value"的值。使用下面的R代码，我能够正确地得到结果：

library(jsonlite)
df <- fromJSON("file.json")
df$rows$doc$sensorType

然而，使用Python pandas时，当我尝试使用以下代码提取值时出现错误：

import pandas as pd
df = pd.read_json("file.json")
df['rows']['doc']['sensorType']

我正在尝试学习 Python ，你能帮忙解决这个问题吗？提前谢谢。

Answer 1

rows是一个对象列表，试试这个：

df['rows'][0]['doc']['sensorType']

如果rows列表中有多个对象，则需要使用for loop statment

for row in df['rows']:
    print(row['doc']['sensorType'])

<强>更新要将这些值放到数据帧中更加pythonic方式是这个

df1 = pd.DataFrame([row['doc']['sensorType'] for row in df['rows']])

print(df1)

Answer 2

你可以使用python dict get方法：

您可以通过打印dir（object）来检查任何对象的所有可用方法：

print(dir(dict))

['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']

用途：

data={
   "total_rows":10000,
   "offset":0,
   "rows":[
      {
     "id":"005584833b8e2063f04ff713",
     "key":"00558433b8e2063f04ff713",
     "value":{
        "rev":"1-8137baa51a2f335b0215ba9d08"
     },
     "doc":{
        "_id":"0055842eb0063f04ff713",
        "_rev":"1-8137baa51a2f335b0215ba9d08",
        "value":1,
        "date":"2017-04-07T12:38:06.336Z",
        "date_inmilli":1491568686336,
        "sensorType":"sensor",
     }
  }
   ]
}


print(data.get('rows')[0].get('doc').get('sensorType'))

输出：

sensor

对于pandas，您可以创建一个新的数据帧并使用for循环更新它：

raw_data = []

raw_data.append(data.get('rows')[0].get('doc').get('sensorType'))

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['sensorType'])

print(df)

输出：

  sensorType
0     sensor

使用多个层次结构层访问JSON文件

2 个答案: