python - python 中压平 Json 文件的问题

Question

我有一个 json 文件，其中包含比赛分钟的进球记录。我尝试使用以下代码将其展平:

data_Loc ='Season Fixtures.json'
with open(data_Loc) as data_file:    
    d= json.load(data_file)  
df_Fixtures = pd.io.json.json_normalize(d,'matches')

输出如下:

然后我使用以下方法将目标转换为系列:

df_goal = df_Fixtures.goals.apply(pd.Series)

输出如下:

它在列中包含另一个字典。

如何将目标列直接转换为周期？

输入数据文件可以从here下载

谁能告诉我如何展平到目标列的最后一部分？这意味着目标列将转换为多个列，例如周期、分钟、playerId、TeamId、Type。

为了包含ma​​tchId，我创建了一个新的数据框，如下所示，并与 Jez 建议的先前数据框结合起来，如下所示:

df_MatchID = pd.io.json.json_normalize(d,'matches')
df_MatchID = df_MatchID[['matchId']]
df_Fixtures_details = pd.concat([df_MatchID,df_Fixtures],axis =1)

输出如下(其他列显示 NaN:)

谢谢泽普

Answer 1

我相信你需要:

df_Fixtures = pd.io.json.json_normalize(d, ['matches','goals'])

print (df_Fixtures.head())
   minute      period  playerId  teamId  type
0      14   FirstHalf    206314    3161  goal
1      72  SecondHalf     20661    3204  goal
2      78  SecondHalf    206314    3161  goal
3       3   FirstHalf    300830    3187  goal
4      72  SecondHalf     21385    3187  goal

编辑:

data_Loc ='Season Fixtures.json'
with open(data_Loc) as data_file:    
    d= json.load(data_file)['matches'] 

df = pd.io.json.json_normalize(d, ['goals'],'matchId')

print (df.head())
   minute      period  playerId  teamId  type  matchId
0      14   FirstHalf    206314    3161  goal  2759508
1      72  SecondHalf     20661    3204  goal  2759508
2      78  SecondHalf    206314    3161  goal  2759508
3       3   FirstHalf    300830    3187  goal  2759507
4      72  SecondHalf     21385    3187  goal  2759507