python - pandas 系列中的 JSON 对象

Question

我有一个 pandas 系列，其中包含字符串格式的 JSON 对象列表作为值。下面是一个例子。

sr = pd.Series(['[{"fruit": "apple", "box_a": 2}, {"fruit": "grape", "box_b": 4}]', '[{"fruit": "orange", "box_g": 2}]', '[{"fruit": "mango", "box_c": 6}, {"fruit": "grape", "box_e": 3}]'])

我的目标是找到一种有效的方法将该系列转换为具有以下结构的数据框。作为新手，我只能想到使用嵌套循环进行转换，在其中迭代每一行和项目。

sr_df = pd.DataFrame({'fruit':['apple', 'grape', 'orange', 'mango', 'grape'], 'box':['box_a', 'box_b', 'box_g', 'box_c', 'box_e'], 'count':[2,4,2,6,3]})

我期待学习新方法。

Answer 1

您可以使用:

• 首先通过 ast 将字符串转换为 python 字典列表
• 在列表理解中创建新的 DataFrame，将列 fruit 设置为索引
• concat并通过 stack reshape
• 对于整数转换为 astype
• 将 MultiIndex 转换为列并重命名列

<小时/>

import ast

df = (pd.concat([pd.DataFrame(x).set_index('fruit') for x in sr.apply(ast.literal_eval)])
       .stack()
       .astype(int)
       .reset_index(name='count')
       .rename(columns={'level_1':'box'}))
print (df)
    fruit    box  count
0   apple  box_a      2
1   grape  box_b      4
2  orange  box_g      2
3   mango  box_c      6
4   grape  box_e      3