如何使用特定的數據幀格式將此JSON讀取到數據幀中

Question

這是我的JSON字符串，我想使它以下列表格格式讀入數據幀。

我不知道我該怎麼做之後pd.Dataframe(json.loads(data))

JSON數據，編輯

{ 
     "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

這是一個有點過於嵌套的JSON。但是，如果這是你有什麼的工作，並假設你解析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現在：

如果你想簡化一點，你可以構建核心數據時不需要不對稱的schedule_id字段，然後在事實後添加：

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'] 

這將使相同的DataFrame（即​​）。它有助於學習熊貓嘗試幾種不同的建築策略，並感受更直接的感受。有更強大的工具可以將嵌套結構展開成更平坦的表格，但是它們並不像第一次那樣容易理解。

（更新）如果您想要更好地對JSON進行結構化以便更容易地使用這種格式，請向熊貓詢問它喜歡的內容。例如。 df.to_json()輸出，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" 
    } 
} 

也就是說從大熊貓read_json功能會立即建立你的願望DataFrame的格式。