在数据框中读取JSON的Python

问题描述：

我有一个SQL数据库，它有两列。其中有时间戳，其他保存数据以JSON格式在数据框中读取JSON的Python

例如DF：

ts       data 
'2017-12-18 02:30:20.553' {'name':'bob','age':10, 'location':{'town':'miami','state':'florida'}} 
'2017-12-18 02:30:21.101' {'name':'dan','age':15, 'location':{'town':'new york','state':'new york'}}   
'2017-12-18 02:30:21.202' {'name':'jay','age':11, 'location':{'town':'tampa','state':'florida'}}

如果我做到以下几点：

df = df['data'][0] 
print (df['name'].encode('ascii', 'ignore'))

我得到：

'bob'

有没有一种方法可以获取与整个列的JSON键相对应的所有数据？

（即用于DF列 '数据' GET '名'）

'bob' 

'dan' 

'jay'

基本上我希望能够使所谓的 '名'

你想这是SQL SELECT语句的一部分吗？或者你可以在df ['data']中输入：print（entry ['name']。encode（'ascii'，'ignore'））' – chrisz

我应该更清楚了，我希望结果是一个名为'name'的新df列 –

要获取列表中'name'列的所有值：'[entry ['name']。encode（'ascii'，'ignore'）用于输入df ['data ']]'，那么你必须做一些事情，比如'ALTER TABLE ADD column_name datatype'，然后插入你的值 – chrisz

答

您可以使用json_normalize即

pd.io.json.json_normalize(df['data'])['name'] 

0 bob 
1 dan 
2 jay 
Name: name, dtype: object

答

IIUC新的DF列，现在让我们使用apply与lambda函数来者皆选择字典值：

df['data'].apply(lambda x: x['name'])

输出：

0 bob 
1 dan 
2 jay 
Name: data, dtype: object

'.apply（dict.get，args =（'name'，））'也可以，我想。 –

在数据框中读取JSON的Python

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