Pandas Dataframe中的嵌套嵌套列

Question

在pandas数据框中有一个嵌套的嵌套列，我在json_normalize请求后收到该嵌套列，如下所示：

  {  
   'Speed':352,
   'type':[  
      {  
         'details':'change\n',
         'id':'3129f48c-23a6-49bd-9854',
         'machine':'logs',
         'Cause':{  
            'code':'051',
            'description':'Error',
            'id':'41827d41-75c5-4c88-9ec3',
            'reason':'Error'
         }
      }
   ],
   'endTime':1522844263021,
   'line':'73c2f337-46fc-415c-a24f',
   'level':1,
   'lineId':'9b6a5624-4add-4fce-9de3',
   'loss':0,
   'startTime':1522842642200
}

如何将其拆分为列？ 我尝试使用lambda的方法，但这给了我错误'list index out of range' ，而且我也不知道如何处理第二个嵌套：

df['details'] = df.loc[:, 'type'].apply(lambda x: x[0]['details'])

如何解决这个任务？

Answer 1

json_normalize（）的选项帮助我解决了这种情况：

df_df = json_normalize(df['values'], record_path=['type'], meta=['Speed','endTime', 'level','lineId', 'loss', 'startTime'])

Answer 2

如果我正确理解了您的问题，则说明您正在使用multiindex作为数据框的列。 尽管我不明白您要尝试做什么。

如果要访问子列“详细信息”，请尝试以下操作：

df['type']['details']

我无法保证它将正常工作，因为无法使用您提供的数据重新创建数据框

也许这会有所帮助

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html