我需要将字典的嵌套列表与其中的嵌套字典列表转换为数据框的帮助。最后,我想要一个看起来像的东西(点代表中间的其他列):
id | isbn | isbn13 | .... | average_rating|
30278752 |1594634025|9781594634024| .... |3.92 |
34006942 |1501173219|9781501173219| .... |4.33 |
review_stat =[{'books': [{'id': 30278752,
'isbn': '1594634025',
'isbn13': '9781594634024',
'ratings_count': 4832,
'reviews_count': 8435,
'text_reviews_count': 417,
'work_ratings_count': 2081902,
'work_reviews_count': 3313007,
'work_text_reviews_count': 109912,
'average_rating': '3.92'}]},
{'books': [{'id': 34006942,
'isbn': '1501173219',
'isbn13': '9781501173219',
'ratings_count': 4373,
'reviews_count': 10741,
'text_reviews_count': 565,
'work_ratings_count': 1005504,
'work_reviews_count': 2142280,
'work_text_reviews_count': 75053,
'average_rating': '4.33'}]}]
答案 0 :(得分:7)
如果您的密钥始终为books
pd.concat([pd.DataFrame(i['books']) for i in review_stat])
id isbn isbn13 ratings_count reviews_count text_reviews_count work_ratings_count work_reviews_count work_text_reviews_count average_rating
0 30278752 1594634025 9781594634024 4832 8435 417 2081902 3313007 109912 3.92
0 34006942 1501173219 9781501173219 4373 10741 565 1005504 2142280 75053 4.33
如果需要,您随时可以重置索引
答案 1 :(得分:6)
您也可以在此处使用json_normalize
:
df = pd.json_normalize(review_stat, 'books')
[出]
id isbn ... work_text_reviews_count average_rating
0 30278752 1594634025 ... 109912 3.92
1 34006942 1501173219 ... 75053 4.33
答案 2 :(得分:3)
我认为不需要append
数据帧的一种更快的方法是“拉平”列表,因为字典包含单键books
,它也包含一个元素。因此,应该很容易将其展平为一个可以传递给pd.DataFrame
的列表:
df = pd.DataFrame([x['books'][0] for x in review_stat])
输出:
id isbn ... work_text_reviews_count average_rating
0 30278752 1594634025 ... 109912 3.92
1 34006942 1501173219 ... 75053 4.33
答案 3 :(得分:2)
以下方法应该起作用:
CoilImage