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小编给大家分享一下Python中JSON秒变Dataframe的示例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
调用API和文档数据库会返回嵌套的JSON对象，当我们使用Python尝试将嵌套结构中的键转换为列时，数据加载到pandas中往往会得到如下结果：
df = pd.DataFrame.from_records（results [“ issues”]，columns = [“ key”，“ fields”]）
说明：这里results是一个大的字典，issues是results其中的一个键，issues的值为一个嵌套JSON对象字典的列表，后面会看到JSON嵌套结构。
问题在于API返回了嵌套的JSON结构，而我们关心的键在对象中确处于不同级别。
嵌套的JSON结构张成这样的。
而我们想要的是下面这样的。
下面以一个API返回的数据为例，API通常包含有关字段的元数据。假设下面这些是我们想要的字段。
key：JSON密钥，在第一级的位置。
summary：第二级的“字段”对象。
status name：第三级位置。
statusCategory name：位于第4个嵌套级别。
如上，我们选择要提取的字段在issues列表内的JSON结构中分别处于4个不同的嵌套级别，一环扣一环。
{
"expand": "schema,names",
"issues": [
{
"fields": {
"issuetype": {
"avatarId": 10300,
"description": "",
"id": "10005",
"name": "New Feature",
"subtask": False
},
"status": {
"description": "A resolution has been taken, and it is awaiting verification by reporter. From here issues are either reopened, or are closed.",
"id": "5",
"name": "Resolved",
"statusCategory": {
"colorName": "green",
"id": 3,
"key": "done",
"name": "Done",
}
},
"summary": "Recovered data collection Defraglar $MFT problem"
},
"id": "11861",
"key": "CAE-160",
},
{
"fields": {
... more issues],
"maxResults": 5,
"startAt": 0,
"total": 160
}一个不太好的解决方案
一种选择是直接撸码，写一个查找特定字段的函数，但问题是必须对每个嵌套字段调用此函数，然后再调用.apply到DataFrame中的新列。
为获取我们想要的几个字段，首先我们提取fields键内的对象至列：
df = ( df["fields"] .apply(pd.Series) .merge(df, left_index=True, right_index = True) )
从上表看出，只有summary是可用的，issuetype、status等仍然埋在嵌套对象中。
下面是提取issuetype中的name的一种方法。
# 提取issue type的name到一个新列叫"issue_type"
df_issue_type = (
df["issuetype"]
.apply(pd.Series)
.rename(columns={"name": "issue_type_name"})["issue_type_name"]
)
df = df.assign(issue_type_name = df_issue_type)像上面这样，如果嵌套层级特别多，就需要自己手撸一个递归来实现了，因为每层嵌套都需要调用一个像上面解析并添加到新列的方法。
对于编程基础薄弱的朋友，手撸一个其实还挺麻烦的，尤其是对于数据分析师，着急想用数据的时候，希望可以快速拿到结构化的数据进行分析。
下面东哥分享一个pandas的内置解决方案。
内置的解决方案
pandas中有一个牛逼的内置功能叫.json_normalize。
pandas的文档中提到：将半结构化JSON数据规范化为平面表。
前面方案的所有代码，用这个内置功能仅需要3行就可搞定。步骤很简单，懂了下面几个用法即可。
确定我们要想的字段，使用 . 符号连接嵌套对象。
将想要处理的嵌套列表（这里是results["issues"]）作为参数放进.json_normalize 中。
过滤我们定义的FIELDS列表。
FIELDS = ["key", "fields.summary", "fields.issuetype.name", "fields.status.name", "fields.status.statusCategory.name"] df = pd.json_normalize(results["issues"]) df[FIELDS]
没错，就这么简单。
其它操作
记录路径
除了像上面那样传递results["issues"]列表之外，我们还使用record_path参数在JSON对象中指定列表的路径。
# 使用路径而不是直接用results["issues"] pd.json_normalize(results, record_path="issues")[FIELDS]
自定义分隔符
还可以使用sep参数自定义嵌套结构连接的分隔符，比如下面将默认的“.”替换“-”。
### 用 "-" 替换默认的 "." FIELDS = ["key", "fields-summary", "fields-issuetype-name", "fields-status-name", "fields-status-statusCategory-name"] pd.json_normalize(results["issues"], sep = "-")[FIELDS]
控制递归
如果不想递归到每个子对象，可以使用max_level参数控制深度。在这种情况下，由于statusCategory.name字段位于JSON对象的第4级，因此不会包含在结果DataFrame中。
# 只深入到嵌套第二级 pd.json_normalize(results, record_path="issues", max_level = 2)
以上是“Python中JSON秒变Dataframe的示例”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！