TypeError：選擇行數據框熊貓的子集時需要一個整數

Question

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我有一個包含json對象列表的json文件（每個對象都具有上述結構）

所以我將其讀入數據框：

df = pd.read_json('data.json')

然后我嘗試通過以下方式獲取所有屬於“城市”類型的行：

df = df[df['place']['place_type'] == 'city']

但是隨后我得到了'TypeError：需要一個整數'在處理上述異常期間，發生了另一個異常：KeyError：'place_type'

然后我嘗試了：

df['place'].head(3)
=>
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1    {'id': '01864a8a64df9dc4', 'url': 'https://api...
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Name: place, dtype: object

所以df ['place']返回一個序列，其中鍵是索引，這就是為什么我得到TypeError的原因

我也嘗試選擇第一行的place_type ，它工作得很好：

df.iloc[0]['place']['place_type']
=>
city

問題是在這種情況下如何過濾出行？

解：

好的，所以問題出在以下事實： pd.read_json無法處理嵌套的JSON結構，因此我要做的是標准化json對象：

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

df = pd.io.json.json_normalize(data)

df = df[df['place.place_type'] == 'city']

Answer 1

您可以使用列表推導來進行所需的過濾。

df = [loc for loc in df if d['place']['place_type'] == 'city']

這將為您提供一個數組，其中元素place_type為'city' 。

Answer 2

我不知道您是否必須使用作為索引的place_type來顯示包含city的所有行。

“然后我嘗試通過以下方式獲取所有city類型的行：”

這樣，您可以在列place獲取包含city的所有行：

df = df[(df['place'] == 'city')]