大熊猫数据帧从嵌套JSON

问题描述：

{"prices": [ 
    { 
    "start_date": "2016-07-06T00:00:00+02:00", 
    "end_date": "2016-07-07T00:00:00+02:00", 
    "values": [ 
    { 
    "start_date": "2016-07-06T00:00:00+02:00", 
    "end_date": "2016-07-06T00:30:00+02:00", 
    "upward_weighted": 45.66, 
    "downward_weighted": 20.63, 
    "upward_marginal": 30.1, 
    "downward_marginal": 12.8, 
    "updated_date": "2016-07-07T15:45:36+02:00" 
    }, 
    { 
    "start_date": "2016-07-06T00:30:00+02:00", 
    "end_date": "2016-07-06T01:00:00+02:00", 
    "upward_weighted": 45.66, 
    "downward_weighted": 20.63, 
    "upward_marginal": 30.1, 
    "downward_marginal": 12.8, 
    "updated_date": "2016-07-07T15:45:36+02:00" 
    } 
    ]} 
    ]}

，我会检索prices->值作为一个数据帧。

start_date|end_date|upward_weighted|downward_weighted|...|updated_date| 
----------|--------|---------------|-----------------|---|------------| 
xxxxxxx |xxxxxxx |xxxxxxxx  |xxxxxxx   | |xxxxxx  | 
xxxxxxx |xxxxxxx |xxxxxxxx  |xxxxxxx   | |xxxxxx  |

当我尝试pandas.read_json（resp.content）我得到的仅包含一列“价格”与字典错误的数据帧。

是否可以告诉pandas.read_json()使用价格 - >值创建DataFrame？

答

您可以使用json_normalize：

from pandas.io.json import json_normalize  
df = json_normalize(d['prices'], 'values') 
print (df) 
    downward_marginal downward_weighted     end_date \ 
0    12.8    20.63 2016-07-06T00:30:00+02:00 
1    12.8    20.63 2016-07-06T01:00:00+02:00 

        start_date    updated_date upward_marginal \ 
0 2016-07-06T00:00:00+02:00 2016-07-07T15:45:36+02:00    30.1 
1 2016-07-06T00:30:00+02:00 2016-07-07T15:45:36+02:00    30.1 

    upward_weighted 
0   45.66 
1   45.66

谢谢！有用！但是我不明白什么是正在做json_normalize？ – bAN

答

请尝试使用此方法解决你的问题：在“词典列表”的形式获取值（从价格字典）从网上API响应：这样值= [{}，{}]并将其传递到pd数据框。

df = pd.DataFrame(values) 
print(df)

你会得到你想要的。更多详情http://pbpython.com/pandas-list-dict.html

大熊猫数据帧从嵌套JSON

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