Pandas JSON_仅规范化特定列

v64noz0r 于 2023-11-15 发布在其他

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我有一个嵌套的JSON结构，我需要扁平化。在使用JSON normalize时，它会将所有的键都扁平化。但是，我想扁平化特定的键，同时保留嵌套的其他键。如何使用JSON normalize实现这一点。我试图做的详细描述如下。
JSON数据看起来像这样

data = {"Attachment":[{"url":"URL001", "type":"pdf"}, 
                      {"url":"URL002", "type":"pdf"}],
        "Image":{"url":"URL001", "type":"png"},
        "Lookup":{"ProductName":"Item001", "ProductId":"001"}}

字符串
在运行以下代码段时，它同时删除Image和Lookup字段。

from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(data)
df.to_json(orient="records")

型
输出结果类似于，

Attachment     Image.URL   Image.Type  Lookup.ProductName Lookup.ProductId
[{...}, {...}]    URL001     png              Item001                 001

型
但我不想展平Image键并保持原样。
预期输出如下所示

Attachment           Image             Lookup.ProductName Lookup.ProductId
[{...}, {...}]       {"url":...,}      Item001                 001

型
有没有一种方法可以使用JSON规范化来实现这一点。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/53376556/pandas-json-normalize-only-specific-columns

2条答案

按热度按时间

iswrvxsc1#

据我所知，没有办法使一个字段变平，但不能使同一级别的其他字段变平。因此，你可以将同一个json规格化两次，但在pd.json_normalize函数中使用max_level指定在哪个级别，然后在删除不需要的列后将它们连接在一起。
代码：

import pandas as pd
data = {"Attachment":[{"url":"URL001", "type":"pdf"}, 
                      {"url":"URL002", "type":"pdf"}],
        "Image":{"url":"URL001", "type":"png"},
        "Lookup":{"ProductName":"Item001", "ProductId":"001"}}
df_level0 = pd.json_normalize(data, max_level=0).drop(columns=['Lookup', 'Attachment'])
df_level1 = pd.json_normalize(data, max_level=1)
df_level1 = df_level1.loc[:,~df_level1.columns.str.startswith('Image')]
df = pd.concat([df_level0, df_level1], axis=1)

字符串
给出了预期的输出

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赞(0）回复(0）举报 2023-11-15

gopyfrb32#

你可以把data分成两个不同的字典。执行两个不同的transform操作，然后连接各自的子帧：

data1 = {k:v for k,v in data.iteritems() if k!='Image'}
data2 = {k:v for k,v in data.iteritems() if k=='Image'}
df = pd.io.json.json_normalize(data1).join(pd.DataFrame([data2]))

字符串

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