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python - 使用 Python 进行嵌套列提取

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 18:06:28 24 4
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我花了几个小时尝试取消嵌套来自 json 文件的数据框中的列,但仍然无法正常工作。

我使用 GraphQl 查询了一个网站并将响应加载到变量 json 中:

json = resp.json()

接下来,我使用 json_normalize 将数据加载到数据框中:

df = pd.DataFrame.from_dict(json_normalize(resp.json()), orient='columns')

我重命名了列。

但是,数据框中仍然存在嵌套列 - 即“规则”和“楼层”: enter image description here enter image description here

然后我尝试通过我在 stackoverflow 上以及互联网其他地方看到的几种方法取消嵌套列:

我尝试了不同版本的嵌套列 json_normalize 以及元数据,但调用特定值的方法均无效:

  json_normalize(json, ['floors', ['units'],['features']])

还有这个:

 json_normalize(data=json, record_path=['floors', 'units','features'])

但是,在大多数情况下,我会收到 TypeError: string indices must be integers。

我尝试将值分别分配给列,但是对于其中一些为 Null 的情况,这失败了

df['pets allowed'] = json['data']['offerAggregate']['property_aggregate']['property']['rules']['code' == 'pets-allowed']['exists']

我还尝试按“代码”等关键字拆分列,但这只返回 Null

最理想的情况是,我想让选项 #1 起作用,但我确实尝试了很多版本,但仍然没有结果,因为我不确定如何适本地定义嵌套列的路径。

这是完整的架构:

{'data': {'offerAggregate': {'accommodation_offer': {'contract': {'type': 'fortnight',
'exclusive': False,
'is_instant_booking': False,
'commission': 0.08,
'deposit': {'pay_to': 'accommodation-provider',
'type': 'equal-to-first-payment',
'value': {'amount': 0, 'currency_code': ''}},
'admin_fee': {'exact_value': True,
'value': {'amount': 0, 'currency_code': 'EUR'}},
'fixed_unitary': {'extra_per_guest': {'amount': 0, 'currency_code': ''}}},
'reference_price': {'amount': '25000', 'currency_code': 'EUR'},
'requisites': {'conditions': {'cancellation_policy': 'moderate',
'minimum_nights': 27,
'max_guests': 2}},
'costs': {'bills': {'water': {'included': True},
'electricity': {'included': True},
'gas': {'included': True},
'internet': {'included': True}},
'services': {'cleaning': {'periodicity': 'weekly'}}}},
'accommodation_provider': {'stats': {'bookings': {'accepted': {'total': 2},
'requested': {'total': 10},
'rejected': {'total': 1},
'confirmed': {'total': 0}}},
'created': {'at': '2018-11-02 16:51:22'}},
'property_aggregate': {'property': {'id': '114087',
'landlord_resident': {'gender': '', 'age_range': '', 'occupation': ''},
'floors': [{'units': [{'features': [{'Code': 'fridge', 'Exists': True},
{'Code': 'freezer', 'Exists': True},
{'Code': 'oven', 'Exists': True},
{'Code': 'stove', 'Exists': True},
{'Code': 'washing-machine', 'Exists': True},
{'Code': 'window', 'Exists': True},
{'Code': 'balcony', 'Exists': False},
{'Code': 'table', 'Exists': True},
{'Code': 'chairs', 'Exists': True}]},
{'features': [{'Code': 'bathtub', 'Exists': False},
{'Code': 'shower', 'Exists': True},
{'Code': 'sink', 'Exists': True},
{'Code': 'toilet', 'Exists': True},
{'Code': 'window', 'Exists': True}]},
{'features': [{'Code': 'wardrobe', 'Exists': True},
{'Code': 'chest-of-drawers', 'Exists': False},
{'Code': 'desk', 'Exists': True},
{'Code': 'chairs', 'Exists': True},
{'Code': 'sofa', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa-bed', 'Exists': False},
{'Code': 'window', 'Exists': True},
{'Code': 'balcony', 'Exists': False},
{'Code': 'tv', 'Exists': False},
{'Code': 'lock', 'Exists': True}]},
{'features': [{'Code': 'wardrobe', 'Exists': True},
{'Code': 'chest-of-drawers', 'Exists': False},
{'Code': 'desk', 'Exists': True},
{'Code': 'chairs', 'Exists': True},
{'Code': 'sofa', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa-bed', 'Exists': False},
{'Code': 'window', 'Exists': True},
{'Code': 'balcony', 'Exists': True},
{'Code': 'tv', 'Exists': False},
{'Code': 'lock', 'Exists': True}]},
{'features': [{'Code': 'wardrobe', 'Exists': True},
{'Code': 'chest-of-drawers', 'Exists': False},
{'Code': 'desk', 'Exists': False},
{'Code': 'chairs', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa-bed', 'Exists': False},
{'Code': 'window', 'Exists': True},
{'Code': 'balcony', 'Exists': False},
{'Code': 'tv', 'Exists': False},
{'Code': 'lock', 'Exists': True}]},
{'features': [{'Code': 'wardrobe', 'Exists': True},
{'Code': 'chest-of-drawers', 'Exists': False},
{'Code': 'desk', 'Exists': False},
{'Code': 'chairs', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa', 'Exists': False},
{'Code': 'sofa-bed', 'Exists': False},
{'Code': 'window', 'Exists': True},
{'Code': 'balcony', 'Exists': True},
{'Code': 'tv', 'Exists': False},
{'Code': 'lock', 'Exists': True}]}]}],
'rules': [{'code': 'overnight-guests-allowed', 'exists': False},
{'code': 'pets-allowed', 'exists': False},
{'code': 'smoking-allowed', 'exists': False}],
'typology': {'area': 0,
'accommodation_type_code': 'private',
'type_code': 'apartment',
'number_of_bedrooms': 4,
'number_of_bathrooms': 1},
'location': {'neighborhood_id': 229,
'geo': {'latitude': 38.7514768, 'longitude': -9.2031683},
'address': {'postal_code': '1500-109'}},
'verification': {'verified': True}}}}}}

提前感谢您的宝贵时间!非常感谢任何帮助!

最佳答案

json_normalize 停止在 floorsrules 的原因是因为它们包含 list 而不是 dictionaries,这是 json_normalize 正在等待的。

要规范化此 json,您需要将这些列表转换为类似字典的结构。因此,例如对于规则而不是这种结构:

[{'code': 'overnight-guests-allowed', 'exists': False},
{'code': 'pets-allowed', 'exists': False},
{'code': 'smoking-allowed', 'exists': False}]

你会想要这样的结构:

{'overnight-guests-allowed': False,
'pets-allowed': False},
'smoking-allowed': False}

关于python - 使用 Python 进行嵌套列提取,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53177541/

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