Question

我需要使用带有MongoDB中嵌套文档的Pandas创建一个表。

这是我的json：

    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:layout_margin="35dp"
    android:layout_gravity="center"
    android:orientation="vertical">

    <TextView
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_marginTop="15dp"
        android:gravity="center"
        android:text="a very long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long long text"
        android:textSize="24sp" />

    <LinearLayout
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_gravity="center"
        android:gravity="center"
        android:orientation="horizontal"
        android:paddingTop="10dp">

        <Button
            android:layout_width="120dp"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_margin="10dp"
            android:padding="3dp"
            android:text="cancel"
            android:textSize="24sp"/>

        <Button
            android:layout_width="120dp"
            android:layout_height="wrap_content"
            android:layout_margin="10dp"
            android:padding="3dp"
            android:text="yes"
            android:textSize="24sp" />
    </LinearLayout>
</LinearLayout>

我需要一个简单的表：

{
"CNPJ" : "65206503000163",
"CNAE" : [ 
        {
            "codigoCNAE" : 7911200,
            "dataInicioCNAE" : 20000101,
        },
        {
            "codigoCNAE" : 9999999,
            "dataInicioCNAE" : 2018101,
        }
        ]
}

谢谢

Answer 1

假设您只有一个这样的文档，则可以使用以下代码。

dict1 = { "CNPJ" : "65206503000163", "CNAE" : [{ "codigoCNAE" : 7911200, "dataInicioCNAE" : 20000101, }, { "codigoCNAE" : 9999999, "dataInicioCNAE" : 2018101, } ] }

df = pd.DataFrame(dict1['CNAE'])
df['CNPJ'] = dict1['CNPJ']

输出：

print(df)

   codigoCNAE dataInicioCNAE     CNPJ
0   7911200   20000101          65206503000163
1   9999999   2018101           65206503000163

对于多个文档，您可以遍历每个文档并使用pd.concat组合每个df

Answer 2

使用json_normalize：

from pandas.io.json import json_normalize

dict1 = { "CNPJ" : "65206503000163", 
          "CNAE" : [{ "codigoCNAE" : 7911200, 
                     "dataInicioCNAE" : 20000101, }, 
                      { "codigoCNAE" : 9999999, 
                        "dataInicioCNAE" : 2018101, } ] }

df = json_normalize(dict1, ['CNAE'],'CNPJ')
print (df)
   codigoCNAE  dataInicioCNAE            CNPJ
0     7911200        20000101  65206503000163
1     9999999         2018101  65206503000163

Answer 3

您需要：

import pandas as pd 

x = {
"CNPJ" : "65206503000163",
"CNAE" : [ 
        {
            "codigoCNAE" : 7911200,
            "dataInicioCNAE" : 20000101,
        },
        {
            "codigoCNAE" : 9999999,
            "dataInicioCNAE" : 2018101,
        }
        ]
}

df = pd.DataFrame.from_dict(x, orient='columns')
df = pd.concat([df['CNAE'].apply(pd.Series), df['CNPJ']], axis=1)
print(df)

输出：

codigoCNAE        dataInicioCNAE            CNPJ                                                                                         
0     7911200        20000101       65206503000163                                                                                         
1     9999999         2018101       65206503000163

Answer 4

仅从您拥有的dataframe中制作一个dict，将dataframe分成两部分。将CNAE的一部分设为Series，将concat的另一部分设为轴1。

 x = {
    "CNPJ" : "65206503000163",
    "CNAE" : [ 
                {
                    "codigoCNAE" : 7911200,
                    "dataInicioCNAE" : 20000101,
                },
                {
                    "codigoCNAE" : 9999999,
                    "dataInicioCNAE" : 2018101,
                }
            ]
}

x_df = pd.DataFrame(x)

a_df = x_df['CNAE'].apply(pd.Series)
b_df = x_df['CNPJ']

df = pd.concat([b_df, a_df], axis=1)

df

#Output

CNPJ    codigoCNAE  dataInicio    CNAE
0   65206503000163  7911200     20000101
1   65206503000163  9999999     2018101

Answer 5

使用concat：

>>> df=pd.DataFrame(d)
>>> pd.concat([df[['CNPJ']],pd.DataFrame(d['CNAE'])],axis=1)
             CNPJ  codigoCNAE  dataInicioCNAE
0  65206503000163     7911200        20000101
1  65206503000163     9999999         2018101
>>>

使用MongoDB的嵌套文档创建一个Pandas表

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