如何将 json 转换为 pandas dataframe？

Question

我正在尝试将 api 响应从 json 转换为 Z3A43B4F88325D9405AZC2C2C2中的 dataframe 我遇到的问题是 de 数据嵌套在 json 格式中，我在 dataframe 中没有得到正确的列。

数据是从 api 收集的，格式如下：

{'tickets': [{'url': 'https...',
   'id': 1,
   'external_id': None,
   'via': {'channel': 'web',
    'source': {'from': {}, 'to': {}, 'rel': None}},
   'created_at': '2020-05-01T04:16:33Z',
   'updated_at': '2020-05-23T03:02:49Z',
   'type': 'incident',
   'subject': 'Subject',
   'raw_subject': 'Raw subject',
   'description': 'Hi, this is the description',
   'priority': 'normal',
   'status': 'closed',
   'recipient': None,
   'requester_id': 409467360874,
   'submitter_id': 409126461453,
   'assignee_id': 409126461453,
   'organization_id': None,
   'group_id': 360009916453,
   'collaborator_ids': [],
   'follower_ids': [],
   'email_cc_ids': [],
   'forum_topic_id': None,
   'problem_id': None,
   'has_incidents': False,
   'is_public': True,
   'due_at': None,
   'tags': ['tag_1',
    'tag_2',
    'tag_3',
    'tag_4'],
   'custom_fields': [{'id': 360042034433, 'value': 'value of the first custom field'},
    {'id': 360041487874, 'value': 'value of the second custom field'},
    {'id': 360041489414, 'value': 'value of the third custom field'},
    {'id': 360040980053, 'value': 'correo_electrónico'},
    {'id': 360040980373, 'value': 'suscribe_newsletter'},
    {'id': 360042046173, 'value': None},
    {'id': 360041028574, 'value': 'product'},
    {'id': 360042103034, 'value': None}],
   'satisfaction_rating': {'score': 'unoffered'},
   'sharing_agreement_ids': [],
   'comment_count': 2,
   'fields': [{'id': 360042034433, 'value': 'value of the first custom field'},
    {'id': 360041487874, 'value': 'value of the second custom field'},
    {'id': 360041489414, 'value': 'value of the third custom field'},
    {'id': 360040980053, 'value': 'correo_electrónico'},
    {'id': 360040980373, 'value': 'suscribe_newsletter'},
    {'id': 360042046173, 'value': None},
    {'id': 360041028574, 'value': 'product'},
    {'id': 360042103034, 'value': None}],
   'followup_ids': [],
   'ticket_form_id': 360003608013,
   'deleted_ticket_form_id': 360003608013,
   'brand_id': 360004571673,
   'satisfaction_probability': None,
   'allow_channelback': False,
   'allow_attachments': True},

我已经尝试过以下内容：我已将 JSON 格式转换为字典，如下所示：

x = response.json()
df = pd.DataFrame(x['tickets'])

但我正在为 output 苦苦挣扎。 我不知道如何获得正确、有序、标准化的 dataframe。

（我是新来的:)）

Answer 1

假设您通过此代码获取请求数据r = requests.get(url, auth)

你的数据还不清楚，所以让我们得到一个 dataframe data = pd.read_json(json.dumps(r.json, ensure_ascii = False))

但是，您可能会得到一个单排的 dataframe。

当我遇到这样的问题时，我写了这个 function 来获取完整的数据：

listParam = []

def listDict(entry):
    if type(entry) is dict:
        listParam.append(entry)
    elif type(entry) is list:
        for ent in entry:
            listDict(ent)

因为 {'tickets': ...} 你的数据看起来像一个字典，你需要得到这样的信息：

listDict(data.iloc[0][0])

接着，

pd.DataFrame(listParam)

我无法显示结果，因为您没有发布完整的数据，也没有告诉我在哪里可以找到要测试的数据，但这可能会奏效。

Answer 2

您必须先将 json 转换为字典，然后将键 'tickets' 的字典值转换为 dataframe。

file = open('file.json').read()
ticketDictionary = json.loads(file)
df = pd.DataFrame(ticketDictionary['tickets'])

'file.json'在此处包含您的数据。

df现在包含这种格式的 dataFrame。

对于响应中的列表，如果需要，您可以使用单独的数据框：

for field in df['fields']:
        df = pd.DataFrame(field)

它会给你这个长度：

            id                             value
0  360042034433   value of the first custom field
1  360041487874  value of the second custom field
2  360041489414   value of the third custom field
3  360040980053                correo_electrónico
4  360040980373               suscribe_newsletter
5  360042046173                              None
6  360041028574                           product
7  360042103034                              None

这可能是一种结构方式，因为您没有提到确切的预期格式。