如何将嵌套的字典转换为数据帧

How to convert a nested dict into dataframe(如何将嵌套的字典转换为数据帧)

问题描述

假设我有一个API响应，如下所示：

{
    "fact": {
        "UP": [{
            "SCODE": "CNB",
            "SNAME": "Kanpur Central"
        }, {
            "SCODE": "JHS",
            "SNAME": "Jhansi Junction"
        }],
        "MP": [{
            "SCODE": "BPL",
            "SNAME": "Bhopal Junction"
        }, {
            "SCODE": "JBP",
            "SNAME": "Jabalpur Junction"
        }]
    }
}

我必须将其转换为如下所示的数据帧(预期输出)：

fact    SCODE   SNAME
UP      CNB     Kanpur Central
UP      JHS     Jhansi Junction
MP      BPL     Bhopal Junction
MP      JBP     Jabalpur Junction

我的努力：我尝试使用json_Normize()，但没有达到预期输出：

pd.json_normalize(response).apply(pd.Series.explode)

推荐答案

一个选项是使用Python重塑：

df = pd.DataFrame([{'fact': k, **item}
                   for k, lst in response['fact'].items()
                   for item in lst])

  fact SCODE              SNAME
0   UP   CNB     Kanpur Central
1   UP   JHS    Jhansi Junction
2   MP   BPL    Bhopal Junction
3   MP   JBP  Jabalpur Junction

---

Apandas选项通过explode+applypd.Series：

df = (
    pd.DataFrame(response)['fact']
        .explode()
        .apply(pd.Series)
        .rename_axis('fact')
        .reset_index()
)

  fact SCODE              SNAME
0   MP   BPL    Bhopal Junction
1   MP   JBP  Jabalpur Junction
2   UP   CNB     Kanpur Central
3   UP   JHS    Jhansi Junction

这篇关于如何将嵌套的字典转换为数据帧的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！