2

我目前正在拼合这个字典文件，并且已经遇到了一些障碍。我正在尝试使用json_normalize扁平化这些数据。如果我使用单个实例进行测试，它可以工作，但如果我想展平所有数据，它将返回一个错误，指出key error '0'我不确定如何解决这个问题。

数据示例——

data = {1:{
      'Name': "Thrilling Tales of Dragon Slayers",
      'IDs':{
            "StoreID": ['123445452543'],
            "BookID": ['543533254353'],
            "SalesID": ['543267765345']},
     2:{
      'Name': "boring Tales of Dragon Slayers",
      'IDs':{
            "StoreID": ['111111', '1121111'],
            "BookID": ['543533254353', '4324232342'],
            "SalesID": ['543267765345', '4353543']}}

我的代码

d_flat = pd.io.json.json_normalize(data, meta=['Title', 'StoreID', 'BookID', 'SalesID'])
4

2 回答 2

3

设置

您的数据结构不便。我想专注于：

  1. 将列表'IDs'放入字典列表中，这会方便得多。
  2. 摆脱父字典中无用的键。我们关心的只是价值观。

你的data：

{1: {'Name': 'Thrilling Tales of Dragon Slayers',
     'IDs': {'StoreID': ['123445452543'],
             'BookID': ['543533254353'],
             'SalesID': ['543267765345']}},
 2: {'Name': 'boring Tales of Dragon Slayers',
     'IDs': {'StoreID': ['111111', '1121111'],
             'BookID': ['543533254353', '4324232342'],
             'SalesID': ['543267765345', '4353543']}}}

我希望它看起来像什么：

[{'Name': 'Thrilling Tales of Dragon Slayers',
  'IDs': [{'StoreID': '123445452543',
           'BookID': '543533254353',
           'SalesID': '543267765345'}]},
 {'Name': 'boring Tales of Dragon Slayers',
  'IDs': [{'StoreID': '111111',
           'BookID': '543533254353',
           'SalesID': '543267765345'},
          {'StoreID': '1121111',
           'BookID': '4324232342',
           'SalesID': '4353543'}]}]

重组数据

合理的方式

简单的循环，不要乱来。这让我们得到了我上面展示的内容

new = []

for v in data.values():
    temp = {**v}           # This is intended to keep all the other data that might be there
    ids = temp.pop('IDs')  # I have to focus on this to create the records
    temp['IDs'] = [dict(zip(ids, x)) for x in zip(*ids.values())]
    new.append(temp)

可爱的单线

new = [{**v, 'IDs': [dict(zip(v['IDs'], x)) for x in zip(*v['IDs'].values())]} for v in data.values()]

创建DataFrame与pd.json_normalize

在此调用中，json_normalize我们需要指定记录的路径，即在'IDs'键处找到的 id 字典列表。 json_normalize将为该列表中的每个项目在数据框中创建一行。这将通过record_path参数完成，我们传递一个tuple描述路径（如果它在更深的结构中）或一个字符串（如果键在顶层，对我们来说就是这样）。

record_path = 'IDs'

然后我们想知道json_normalize哪些键是记录的元数据。如果有多个记录，就像我们所做的那样，那么元数据将为每条记录重复。

meta = 'Name'

所以最终的解决方案是这样的：

pd.json_normalize(new, record_path='IDs', meta='Name')

        StoreID        BookID       SalesID                               Name
0  123445452543  543533254353  543267765345  Thrilling Tales of Dragon Slayers
1        111111  543533254353  543267765345     boring Tales of Dragon Slayers
2       1121111    4324232342       4353543     boring Tales of Dragon Slayers

然而

如果我们无论如何都在重组，不妨让它这样我们就可以将它传递给数据帧构造函数。

pd.DataFrame([
    {'Name': r['Name'], **dict(zip(r['IDs'], x))}
    for r in data.values() for x in zip(*r['IDs'].values())
])

                                Name       StoreID        BookID       SalesID
0  Thrilling Tales of Dragon Slayers  123445452543  543533254353  543267765345
1     boring Tales of Dragon Slayers        111111  543533254353  543267765345
2     boring Tales of Dragon Slayers       1121111    4324232342       4353543

奖励内容

当我们在它的时候。关于每个 id 类型是否具有相同数量的 id，数据是不明确的。假设他们没有。

data = {1:{
      'Name': "Thrilling Tales of Dragon Slayers",
      'IDs':{
            "StoreID": ['123445452543'],
            "BookID": ['543533254353'],
            "SalesID": ['543267765345']}},
     2:{
      'Name': "boring Tales of Dragon Slayers",
      'IDs':{
            "StoreID": ['111111', '1121111'],
            "BookID": ['543533254353', '4324232342'],
            "SalesID": ['543267765345', '4353543', 'extra id']}}}

然后我们可以使用zip_longestfromitertools

from itertools import zip_longest

pd.DataFrame([
    {'Name': r['Name'], **dict(zip(r['IDs'], x))}
    for r in data.values() for x in zip_longest(*r['IDs'].values())
])

                                Name       StoreID        BookID       SalesID
0  Thrilling Tales of Dragon Slayers  123445452543  543533254353  543267765345
1     boring Tales of Dragon Slayers        111111  543533254353  543267765345
2     boring Tales of Dragon Slayers       1121111    4324232342       4353543
3     boring Tales of Dragon Slayers          None          None      extra id
于 2021-03-03T21:24:46.983 回答
3
  1. 用于pandas.DataFrame.from_dict阅读data
  2. 将列中的值转换'IDs'为单独的列
    • .pop从中删除旧列df
    • pd.DataFrame(df.pop('IDs').values.tolist())将每个转换dict key为单独的列
    • .join新列回到df
  3. pd.Series.explode列中的每个list，带有.apply.
import pandas as pd

# test data
data =\
{1: {'IDs': {'BookID': ['543533254353'],
             'SalesID': ['543267765345'],
             'StoreID': ['123445452543']},
     'Name': 'Thrilling Tales of Dragon Slayers'},
 2: {'IDs': {'BookID': ['543533254353', '4324232342'],
             'SalesID': ['543267765345', '4353543'],
             'StoreID': ['111111', '1121111']},
     'Name': 'boring Tales of Dragon Slayers'}}

# load the data using from_dict
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index').reset_index(drop=True)

# convert IDs to separate columns
df = df.join(pd.DataFrame(df.pop('IDs').values.tolist()))

# explode the list in each column
df = df.apply(pd.Series.explode).reset_index(drop=True)

# display(df)
                                Name        BookID       SalesID       StoreID
0  Thrilling Tales of Dragon Slayers  543533254353  543267765345  123445452543
1     boring Tales of Dragon Slayers  543533254353  543267765345        111111
2     boring Tales of Dragon Slayers    4324232342       4353543       1121111
于 2021-03-03T21:26:59.577 回答