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Wie konvertiert man verschachtelte JSON-Strukturen in strukturierte Pandas-DataFrames?

Susan Sarandon
Susan SarandonOriginal
2024-10-24 11:41:29865Durchsuche

How to Convert Nested JSON Structures into Structured Pandas DataFrames?

Die Geheimnisse von verschachteltem JSON enthüllen: Umwandlung in Pandas-DataFrames

Der Weg, verschachtelte JSON-Strukturen in strukturierte Pandas-DataFrames umzuwandeln, kann entmutigend sein, aber mit den richtigen Tools und Techniken wird es zu einer nahtlosen Aufgabe. Lassen Sie uns die für diese Transformation verfügbaren Optionen erkunden.

JSON-Normalisierung: Ein unkomplizierter Ansatz

json_normalize bietet eine leistungsstarke Lösung zum Reduzieren verschachtelter JSON-Objekte. Während wir diesen Ansatz verfolgen:

<code class="python">import json

with open('myJson.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)  

df = pd.json_normalize(data, 'locations', ['date', 'number', 'name'], 
                    record_prefix='locations_')
print (df)</code>

Ausgabe:

  locations_arrTime locations_arrTimeDiffMin locations_depTime  \
0                                                        06:32   
1             06:37                        1             06:40   
2             08:24                        1                     

  locations_depTimeDiffMin           locations_name locations_platform  \
0                        0  Spital am Pyhrn Bahnhof                  2   
1                        0  Windischgarsten Bahnhof                  2   
2                                    Linz/Donau Hbf               1A-B   

  locations_stationIdx locations_track number    name        date  
0                    0          R 3932         R 3932  01.10.2016  
1                    1                         R 3932  01.10.2016  
2                   22                         R 3932  01.10.2016 

Name und Gruppierung für die Verkettung analysieren

Wenn die Reduzierung jedoch nicht Ihr ultimatives Ziel ist, können Sie einen alternativen Ansatz wählen:

<code class="python">df = pd.read_json(&quot;myJson.json&quot;)
df.locations = pd.DataFrame(df.locations.values.tolist())['name']
df = df.groupby(['date','name','number'])['locations'].apply(','.join).reset_index()
print (df)</code>

Ausgabe:

        date    name                                          locations
0 2016-01-10  R 3932         Spital am Pyhrn Bahnhof,Windischgarsten Bahnho... 

Diese Technik ermöglicht Ihnen die Verkettung die Standorte, ohne die Neststruktur zu beeinträchtigen.

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