如何使用特定的数据帧格式将此JSON读取到数据帧中

Question

这是我的JSON字符串，我想使它以下列表格格式读入数据帧。

我不知道我该怎么做之后pd.Dataframe(json.loads(data))

JSON数据，编辑

{ 
     "data":[ 
      { 
      "data":{ 
       "actual":"(0.2)", 
       "upper_end_of_central_tendency":"-" 
      }, 
      "title":"2009" 
      }, 
      { 
      "data":{ 
       "actual":"2.8", 
       "upper_end_of_central_tendency":"-" 
      }, 
      "title":"2010" 
      }, 
      { 
      "data":{ 
       "actual":"-", 
       "upper_end_of_central_tendency":"2.3" 
      }, 
      "title":"longer_run" 
      } 
     ], 
     "schedule_id":"2014-03-19" 
    } 

Answer 1

这是一个有点过于嵌套的JSON。但是，如果这是你有什么的工作，并假设你解析JSON是jdata：

datapts = jdata['data'] 
rownames = ['actual', 'upper_end_of_central_tendency'] 
colnames = [ item['title'] for item in datapts ] + ['schedule_id' ] 
sched_id = jdata['schedule_id'] 
rows = [ [item['data'][rn] for item in datapts ] + [sched_id] for rn in rownames] 
df = pd.DataFrame(rows, index=rownames, columns=colnames) 

df现在：

如果你想简化一点，你可以构建核心数据时不需要不对称的schedule_id字段，然后在事实后添加：

datapts = jdata['data'] 
rownames = ['actual', 'upper_end_of_central_tendency'] 
colnames = [ item['title'] for item in datapts ] 
rows = [ [item['data'][rn] for item in datapts ] for rn in rownames] 
d2 = pd.DataFrame(rows, index=rownames, columns=colnames) 
d2['schedule_id'] = jdata['schedule_id'] 

这将使相同的DataFrame（即​​）。它有助于学习熊猫尝试几种不同的建筑策略，并感受更直接的感受。有更强大的工具可以将嵌套结构展开成更平坦的表格，但是它们并不像第一次那样容易理解。

（更新）如果您想要更好地对JSON进行结构化以便更容易地使用这种格式，请向熊猫询问它喜欢的内容。例如。 df.to_json()输出，稍微美化：

{ 
    "2009": { 
    "actual": "(0.2)", 
    "upper_end_of_central_tendency": "-" 
    }, 
    "2010": { 
    "actual": "2.8", 
    "upper_end_of_central_tendency": "-" 
    }, 
    "longer_run": { 
    "actual": "-", 
    "upper_end_of_central_tendency": "2.3" 
    }, 
    "schedule_id": { 
    "actual": "2014-03-19", 
    "upper_end_of_central_tendency": "2014-03-19" 
    } 
} 

也就是说从大熊猫read_json功能会立即建立你的愿望DataFrame的格式。