python - 如何将 GET 请求中的 JSON 文件转换为 pandas 数据帧？

Question

我正在尝试将从 python GET 请求(请求库)获取的 json 转换为 pandas 数据帧。

我已经尝试了一些关于该主题的其他解决方案，包括 json_normalize，但它似乎不起作用。数据框显示为带有字典的单列。

response = requests.get(myUrl, headers=head)
data = response.json()
#what now?

给我以下 json:

"data": [
        {
            "timestamp": "2019-04-10T11:40:13.437Z",
            "score": 87,
            "sensors": [
                {
                    "comp": "temp",
                    "value": 20.010000228881836
                },
                {
                    "comp": "humid",
                    "value": 34.4900016784668
                },
                {
                    "comp": "co2",
                    "value": 418
                },
                {
                    "comp": "voc",
                    "value": 166
                },
                {
                    "comp": "pm25",
                    "value": 4
                },
                {
                    "comp": "lux",
                    "value": 961.4000244140625
                },
                {
                    "comp": "spl_a",
                    "value": 45.70000076293945
                }
            ],
            "indices": [
                {
                    "comp": "temp",
                    "value": -1
                },
                {
                    "comp": "humid",
                    "value": -2
                },
                {
                    "comp": "co2",
                    "value": 0
                },
                {
                    "comp": "voc",
                    "value": 0
                },
                {
                    "comp": "pm25",
                    "value": 0
                }
            ]
        }

如何将其转换为数据框？最终结果应该具有以下标题:

Answer 1

您可以导入json以便使用json包。

json 包中有 loads() 方法，您可以使用此方法将 json 对象转换为 dict 对象，然后通过给该 dict 对象提供 key 来获取值并将其放入 dataframe 中。