我正在使用Python 3.7.0,目前正面临无法找到解决方案的问题。考虑以下来自API的数据的单一输入:
data = {'publications': [{'title': 'The effect of land‐use changes on the hydrological behaviour of Histic Andosols in south Ecuador',
'author_affiliations': [[{'first_name': 'W.',
'last_name': 'Buytaert',
'researcher_id': 'ur.01136506420.02',
'affiliations': [{'id': 'grid.442123.2',
'name': 'University of Cuenca',
'org_types': ['Education'],
'city': 'Cuenca',
'city_id': 3658666,
'country': 'Ecuador',
'country_code': 'EC',
'state': None,
'state_code': None},
{'id': 'grid.5596.f',
'name': 'KU Leuven',
'org_types': ['Education'],
'city': 'Leuven',
'city_id': 2792482,
'country': 'Belgium',
'country_code': 'BE',
'state': None,
'state_code': None}]},
{'first_name': 'G.',
'last_name': 'Wyseure',
'researcher_id': 'ur.012246446667.91',
'affiliations': [{'id': 'grid.5596.f',
'name': 'KU Leuven',
'org_types': ['Education'],
'city': 'Leuven',
'city_id': 2792482,
'country': 'Belgium',
'country_code': 'BE',
'state': None,
'state_code': None}]},
{'first_name': 'B.',
'last_name': 'De Bièvre',
'researcher_id': 'ur.013305075217.11',
'affiliations': [{'id': 'grid.442123.2',
'name': 'University of Cuenca',
'org_types': ['Education'],
'city': 'Cuenca',
'city_id': 3658666,
'country': 'Ecuador',
'country_code': 'EC',
'state': None,
'state_code': None}]},
{'first_name': 'J.',
'last_name': 'Deckers',
'researcher_id': 'ur.0761456127.40',
'affiliations': [{'id': 'grid.5596.f',
'name': 'KU Leuven',
'org_types': ['Education'],
'city': 'Leuven',
'city_id': 2792482,
'country': 'Belgium',
'country_code': 'BE',
'state': None,
'state_code': None}]}]],
'FOR': [{'id': '2539',
'name': '0406 Physical Geography and Environmental Geoscience'}],
'issn': ['0885-6087', '1099-1085'],
'journal': {'id': 'jour.1043737', 'title': 'Hydrological Processes'},
'type': 'article',
'research_org_country_names': ['Belgium', 'Ecuador'],
'doi': '10.1002/hyp.5867',
'year': 2005,
'times_cited': 72}],
'_stats': {'total_count': 957, 'limit': 1, 'offset': 0}}
我的目的是构建一个数据框架,在该数据框架中嵌套字典最终合并(用逗号分隔),而在其他情况下,则使用更复杂的组合。为了提供一个想法,我想要的是具有以下结构的东西:
对于“ author_affiliations”列,这是最棘手的一列。考虑到我在上面输入的内容,对于第一作者来说,这将类似于“ W. Buytaert(厄瓜多尔昆卡大学;比利时鲁汶大学)等...
到目前为止,我的尝试惨败。我得到的最接近的代码是这个非常幼稚的代码:
from pandas.io.json import json_normalize
data = data['publications']
df = json_normalize(data)
我知道我有很多问题要问。但是,我还没有找到类似的东西(或者至少我没有轻易注意到)。感谢您的评论和帮助。
编辑
如评论中所建议,我将所需的输出作为文本:
FOR | author_affiliations |doi | issn | journal.id | journal.title | countries | times_cited | title | type | year
0406 Physical... | W. Buytaert (University of Cuenca, Ecuador;KU Leuven, Belgium), ... | 10.1002/hyp.5867| 0885-6087,1099-1085 | jour.1043737 | Hydrological Processes | Belgium,Ecuador | 72 | The effect ... | article | 2005
答案 0 :(得分:1)
尝试使用nested_to_record
,然后转换为pandas数据框架,然后手动更改列:
from pandas.io import json
data = data['publications']
df = json.nested_to_record(data)
df=pd.DataFrame(df)
df['FOR']=df['FOR'].tolist()[0][0]['name']
df['author_affiliations']=','.join([i[0]['first_name']+i[0]['last_name']+' ('+i[0]['affiliations'][0]['name']+', '+i[0]['affiliations'][0]['country']+';'+i[0]['affiliations'][1]['name']+', '+i[0]['affiliations'][1]['country'] for i in df['author_affiliations'][0]])
df['issn']=','.join(df['issn'][0])
df['research_org_country_names']=','.join(df['research_org_country_names'][0])
现在:
print(df)
是(显示为图像,是jupyter笔记本的结果,因为对于我的闲置来说太大了):
注意:json.nested_to_record
会产生错误,请改为json.json_normalize