중첩된 JSON 구조를 구조화된 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

중첩 JSON의 미스터리 풀기: Pandas DataFrame으로 변환

중첩 JSON 구조를 구조화된 Pandas DataFrame으로 변환하는 과정은 어려울 수 있지만 올바른 도구와 도구가 있어야 합니다. 기술을 사용하면 원활한 작업이 됩니다. 이 변환에 사용할 수 있는 옵션을 살펴보겠습니다.

JSON 정규화: 간단한 접근 방식

json_normalize는 중첩된 JSON 개체를 평면화하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 접근 방식을 시작하면 다음과 같습니다.

<code class="python">import json

with open('myJson.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)  

df = pd.json_normalize(data, 'locations', ['date', 'number', 'name'], 
                    record_prefix='locations_')
print (df)</code>

출력:

  locations_arrTime locations_arrTimeDiffMin locations_depTime  \
0                                                        06:32   
1             06:37                        1             06:40   
2             08:24                        1                     

  locations_depTimeDiffMin           locations_name locations_platform  \
0                        0  Spital am Pyhrn Bahnhof                  2   
1                        0  Windischgarsten Bahnhof                  2   
2                                    Linz/Donau Hbf               1A-B   

  locations_stationIdx locations_track number    name        date  
0                    0          R 3932         R 3932  01.10.2016  
1                    1                         R 3932  01.10.2016  
2                   22                         R 3932  01.10.2016 

연결을 위한 이름 구문 분석 및 그룹화

그러나 병합이 최종 목표가 아닌 경우 대체 접근 방식을 채택할 수 있습니다.

<code class="python">df = pd.read_json(&quot;myJson.json&quot;)
df.locations = pd.DataFrame(df.locations.values.tolist())['name']
df = df.groupby(['date','name','number'])['locations'].apply(','.join).reset_index()
print (df)</code>

출력:

        date    name                                          locations
0 2016-01-10  R 3932         Spital am Pyhrn Bahnhof,Windischgarsten Bahnho... 

이 기술을 사용하면 중첩 구조를 손상시키지 않고 위치를 지정합니다.

위 내용은 중첩된 JSON 구조를 구조화된 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!