基於列值的 DataFrame 中的 Pandas select 行？

Question

我已將以下json字符串加載到dataframe 。 現在我想根據ossId過濾記錄。

我的條件是給出錯誤信息。 按ossId過濾的正確方法是什么？

import pandas as pd

data = """
{
  "components": [
    {
      "ossId": 3946,
      "project": "OALX",
      "licenses": [
        {
          "name": "BSD 3",
          "status": "APPROVED"
        }
      ]
    },
    {
      "ossId": 3946,
      "project": "OALX",
      "version": "OALX.client.ALL",
      "licenses": [
        {
          "name": "GNU Lesser General Public License v2.1 or later",
          "status": "APPROVED"
        }
      ]
    },
    {
      "ossId": 2550,
      "project": "OALX",
      "version": "OALX.webservice.ALL" ,
      "licenses": [
        {
          "name": "MIT License",
          "status": "APPROVED"
        }
      ]
    }
  ]
}
"""

df = pd.read_json(data)
print(df)

df1 = df[df["components"]["ossId"] == 2550]

Answer 1

我認為您的問題是由於 json 結構引起的。 您實際上是將一行加載到df中，該行是字段component的整個列表。

您應該將記錄列表傳遞給 dataframe。 就像是：

json_data = json.loads(data)
df = pd.DataFrame(json_data["components"])

filtered_data = df[df["ossId"] == 2550]

Answer 2

您需要將 go 放入單元格的數據中並獲取正確的密鑰：

df[df['components'].apply(lambda x: x.get('ossId')==2550)]

Answer 3

使用str

df[df.components.str['ossId']==2550]
Out[89]: 
                                          components
2  {'ossId': 2550, 'project': 'OALX', 'version': ...