合并几个 json 为 Python 中的每个值选择奇数

Question

我目前有 N 个 json 个输入文件，它们都具有相同的结构，但其中每个文件的 N - 1 个值都定义为“无”。 我想将它们合并到一个 json 中，就像 git 合并/补丁一样，它总是选择设置值（即与“无”不同的值）。 这是一个例子（虚构的）：

json 1: {'a': 'aaa', ['b': 'None', 'c': 'None']}
json 2: {'a': 'None', ['b': 'bbb', 'c': 'None']}
json 3: {'a': 'None', ['b': 'None', 'c': 'ccc']}

预期结果：{'a': 'aaa', ['b': 'bbb', 'c': 'ccc']}

Atm，我正在考虑对所有输入文件使用 zip，迭代每个单词并选择任何不是“无”的内容来组成 output 文件。 但是，我认为必须有一种我现在还没有看到的更清洁的方法。提前致谢！

Answer 1

您的 json 文件的格式现在不正确。 您应该验证这一点并相应地更新代码。 截至目前，我已将您的 json 转换为以下格式：

json_1 = {"a": "aaa", "b": "None", "c": "None"}
json_2 = {"a": "None", "b": "bbb", "c": "None"}
json_3 = {"a": "None", "b": "None", "c": "ccc"}

如果数据在文件中，可以使用下面的function：

import json

f = open ('data.json', "r")
json.load(f.read())

如果数据是字符串格式，你可以使用：

import json

json_1 = json.loads('{"a": "aaa", "b": "None", "c": "None"}')
json_2 = json.loads('{"a": "None", "b": "bbb", "c": "None"}')
json_3 = json.loads('{"a": "None", "b": "None", "c": "ccc"}')

至于解决方案，遍历 json 个文件将是最好的选择。 解决该问题的另一种方法是预先清除所有包含“None”的键，然后将它们合并为一个。 相同的相同代码是：

json_clean_1 = {k: v for k, v in json_1.items() if v != "None"}
json_clean_2 = {k: v for k, v in json_2.items() if v != "None"}
json_clean_3 = {k: v for k, v in json_3.items() if v != "None"}

output_json = dict(list(json_clean_1.items()) + list(json_clean_2.items()) + list(json_clean_3.items()))
print(output_json)

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根据评论，您可以使用与此类似的解决方案。 它应该给你一个 output dataframe 和一个包含组合值的列：

import os
import json
import pandas as pd

# get files
json_files = [
    each_file for each_file in os.listdir(".") if each_file.endswith('.json')
]

# read files
dfs = []
for file in json_files:
    with open(file) as f:
        json_data = pd.json_normalize(json.loads(f.read()))
    dfs.append(json_data)

# combine and clean df
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
cleaned_df = combined_df.replace("None", pd.NA).transpose()

# df with required column
cleaned_df['combined_col'] = cleaned_df[cleaned_df.columns].apply(
    lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
print(cleaned_df)