python - 将 Json 数据转换为 Python DataFrame

Question

这是我第一次访问 API/使用 json 数据，因此如果有人能为我指出一个很好的资源来了解如何使用它，我将非常感激。

具体来说，我有这种形式的 json 数据:

{"result": { "code": "OK", "msg": "" },"report_name":"DAILY","columns":["ad","ad_impressions","cpm_cost_per_ad","cost"],"data":[{"row":["CP_CARS10_LR_774470","966","6.002019","5.797950"]}],"total":["966","6.002019","5.797950"],"row_count":1}

我理解这个结构，但我不知道如何将它正确地放入 DataFrame 中。

Answer 1

查看 json 的结构，大概您会有几行数据，在我看来，自己构建数据框更有意义。

此代码使用列和数据来构建数据框:

In [12]:

import json
import pandas as pd
​
with open('... path to your json file ...') as fp:
    for line in fp:
        obj = json.loads(line)
        columns = obj['columns']
        data = obj['data']
        l = []
        for d in data:
            l += [d['row']]
        df = pd.DataFrame(l, index=None, columns=columns)

df
Out[12]:
ad  ad_impressions  cpm_cost_per_ad cost
0   CP_CARS10_LR_774470 966 6.002019    5.797950

至于您的 json 中的其余数据，我想您可以例如:使用总计来检查您的数据框，

In [14]:

sums = df.sum(axis=0)
obj['total']
for i in range(0,3):
    if (obj['total'][i] != sums[i+1]):
        print "error in total"

In [15]:

if obj['row_count'] != len(df.index):
    print "error in row count"

至于json中的其余数据，我很难知道是否还应该做其他事情。

希望有帮助。