pandas改變了列的順序

Question

在我的項目中，我正在使用燒瓶，我得到一個JSON（通過REST API），其中包含我應該轉換為pandas Dataframe的數據。 JSON看起來像：

{
    "entity_data":[
                  {"id": 1, "store": "a", "marker": "a"}
    ]
}

我得到JSON並提取數據：

params = request.json
entity_data = params.pop('entity_data')

然后我將數據轉換為pandas數據幀：

entity_ids = pd.DataFrame(entity_data)

結果如下：

   id marker store
0   1      a     a

這不是列的原始順序。 我想像字典中那樣更改列的順序。 救命？

Answer 1

只需添加列名參數即可。

entity_ids = pd.DataFrame(entity_data, columns=["id","store","marker"])

Answer 2

將OrderedDict用於有序字典

你不應該假設訂購詞典。 雖然字典是在Python 3.7中排序的，但是在將json讀入字典或將字典轉換為Pandas數據幀時， 無論庫是否保持此順序 ，都不應該假設。

最可靠的解決方案是使用標准庫中的collections.OrderedDict ：

import json
import pandas as pd
from collections import OrderedDict

params = """{
    "entity_data":[
                  {"id": 1, "store": "a", "marker": "a"}
    ]
}"""

# replace myjson with request.json
data = json.loads(params, object_pairs_hook=OrderedDict)
entity_data = data.pop('entity_data')

df = pd.DataFrame(entity_data)

print(df)

#    id store marker
# 0   1     a      a

Answer 3

假設您有權訪問JSON發件人，您可以在JSON本身中發送訂單。

喜歡

`{
"order":['id','store','marker'],
"entity_data":{"id": [1,2], "store": ["a","b"],
"marker": ["a","b"]}
}

然后使用指定的columns創建DataFrame。 正如Chiheb.K所說。

import pandas as pd
params = request.json
entity_data = params.pop('entity_data')
order = params.pop('order')
entity_df=pd.DataFrame(data,columns=order)

如果您無法在JSON中明確指定順序。 看到這個答案在JSONDecoder指定object_pairs_hook以獲取OrderedDict ，然后創建DataFrame