如何將JSON文件從GET請求轉換為pandas數據框？

Question

我試圖將從python GET請求（請求庫）獲得的json轉換為pandas數據框。

我已經嘗試了關於此主題的其他解決方案，包括json_normalize，但是它似乎沒有用。 數據框顯示為帶有字典的單列。

response = requests.get(myUrl, headers=head)
data = response.json()
#what now?

給我以下json：

"data": [
        {
            "timestamp": "2019-04-10T11:40:13.437Z",
            "score": 87,
            "sensors": [
                {
                    "comp": "temp",
                    "value": 20.010000228881836
                },
                {
                    "comp": "humid",
                    "value": 34.4900016784668
                },
                {
                    "comp": "co2",
                    "value": 418
                },
                {
                    "comp": "voc",
                    "value": 166
                },
                {
                    "comp": "pm25",
                    "value": 4
                },
                {
                    "comp": "lux",
                    "value": 961.4000244140625
                },
                {
                    "comp": "spl_a",
                    "value": 45.70000076293945
                }
            ],
            "indices": [
                {
                    "comp": "temp",
                    "value": -1
                },
                {
                    "comp": "humid",
                    "value": -2
                },
                {
                    "comp": "co2",
                    "value": 0
                },
                {
                    "comp": "voc",
                    "value": 0
                },
                {
                    "comp": "pm25",
                    "value": 0
                }
            ]
        }

如何將其轉換為數據框？ 最終結果應該看起來具有以下標頭：

Answer 1

您可以import json以便使用json包。

json包具有loads()方法，您可以使用此方法將json對象轉換為dict對象，然后將鍵指定給該dict對象以獲取將其放入數據框的值。