熊猫读取json格式的数据

Question

我在一个数据框中有一个json列。

整个数据框看起来像

“ customDimensions”列为json列，数据类似于

[{'index': '4', 'value': 'North America'}]

我想将列平整为以下2列 customDimensions.index，customDimensions.value

我该怎么做？

Answer 1

您可以对print(message['message']['params']['response']['url']) 使用列表推导来转换为字典列表，DataFrame.pop用于提取列，最后DataFrame.join为原始列表：

ast.literal_eval

---

#if values are strings
print (type(df.loc[0,'customDimension']))
<class 'str'>

import ast

df1 = (pd.DataFrame([ast.literal_eval(x)[0] for x in df.pop('customDimension')])
         .add_prefix('customDimensions.'))

如果来源是#if values are lists print (type(df.loc[0,'customDimension'])) <class 'list'> df = pd.DataFrame([x[0] for x in df.pop('customDimension')]).add_prefix('customDimensions.') df = df.join(df1) ，则最好使用json.json_normalize。

json