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57_Pandas中的json_normalize将字典列表转换为DataFrame
可以使用 pandas.json_normalize() 将具有公共键的字典列表转换为 pandas.DataFrame。
由于它是一种常用的JSON格式，可以通过Web API获取，所以能够将其转换为pandas.DataFrame是非常方便的。
在此，对以下内容进行说明。
- 使用 pandas.DataFrame() 进行转换
- pandas.json_normalize() 的基本用法
- 更复杂的情况：arguments record_path, meta
使用 pandas.read_json() 直接读取 JSON 字符串或文件作为 pandas.DataFrame 而不是由字典或列表组成的对象。
- 56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)
请注意，pandas.json_normalize() 是从 pandas 1.0.0 提供的，在以前的版本中是作为 pandas.io.json.json_normalize() 提供的。从 1.2.2 开始，pandas.io.json.json_normalize() 仍然可以使用，但已弃用，并且会出现警告（FutureWarning）。
使用 pandas.DataFrame() 进行转换
以下面的字典列表为例：
import pandas as pdl_simple = [{'name': 'Alice', 'age': 25},{'name': 'Bob'}]
字典中的key键成为列标签（列名），key不存在时的元素成为缺失值NaN。
print(pd.DataFrame(l_simple))
# name age
# 0 Alice 25.0
# 1 Bob NaN
与 pandas.json_normalize() 的结果相同。
print(pd.json_normalize(l_simple))
# name age
# 0 Alice 25.0
# 1 Bob NaN
pandas.json_normalize() 的基本用法
以字典为字典值的嵌套字典列表为例。
l_nested = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'id': {'x': 2, 'y': 8}},{'name': 'Bob', 'id': {'x': 10, 'y': 4}}]
使用 pandas.DataFrame() 时，值字典被转换为元素。
print(pd.DataFrame(l_nested))
# name age id
# 0 Alice 25.0 {'x': 2, 'y': 8}
# 1 Bob NaN {'x': 10, 'y': 4}
使用 pandas.json_normalize() 还将嵌套字典转换为每个键的单独列。
print(pd.json_normalize(l_nested))
# name age id.x id.y
# 0 Alice 25.0 2 8
# 1 Bob NaN 10 4
嵌套部分，.默认为列名。这个分隔符可以用参数 sep 改变。
print(pd.json_normalize(l_nested, sep='_'))
# name age id_x id_y
# 0 Alice 25.0 2 8
# 1 Bob NaN 10 4
更复杂的情况：arguments record_path, meta
如果字典值是如下所示的字典列表。
l_complex = [{'label': 'X','info' : {'n': 'nx', 'm': 'mx'},'data': [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 3, 'b': 4}]},{'label': 'Y','info' : {'n': 'ny', 'm': 'my'},'data': [{'a': 10, 'b': 20},{'a': 30, 'b': 40}]}]
默认情况下，字典列表成为一个元素。
print(pd.json_normalize(l_complex))
# label data info.n info.m
# 0 X [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 4}] nx mx
# 1 Y [{'a': 10, 'b': 20}, {'a': 30, 'b': 40}] ny my
如果在参数 record_path 中指定一个键，则只会转换与该键对应的值。可以使用参数 record_prefix 将前缀添加到列名。
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data'))
# a b
# 0 1 2
# 1 3 4
# 2 10 20
# 3 30 40print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data', record_prefix='data_'))
# data_a data_b
# 0 1 2
# 1 3 4
# 2 10 20
# 3 30 40
如果要转换其他键值，请使用参数 meta 指定它。可以使用参数 meta_prefix 将前缀添加到列名。
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data'))
# a b
# 0 1 2
# 1 3 4
# 2 10 20
# 3 30 40print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data', record_prefix='data_'))
# data_a data_b
# 0 1 2
# 1 3 4
# 2 10 20
# 3 30 40
如果要转换其他键值，请使用参数 meta 指定它。可以使用参数 meta_prefix 将前缀添加到列名。
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta='label'))
# a b label
# 0 1 2 X
# 1 3 4 X
# 2 10 20 Y
# 3 30 40 Yprint(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta='label', meta_prefix='meta_'))
# a b meta_label
# 0 1 2 X
# 1 3 4 X
# 2 10 20 Y
# 3 30 40 Y
如果 meta 指定的键对值是一个字典，则可以在列表 [[, ], …] 中指定子键。默认情况下，列名是 .，但在这里你可以用参数 sep 更改分隔符。
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta='info'))
# a b info
# 0 1 2 {'n': 'nx', 'm': 'mx'}
# 1 3 4 {'n': 'nx', 'm': 'mx'}
# 2 10 20 {'n': 'ny', 'm': 'my'}
# 3 30 40 {'n': 'ny', 'm': 'my'}print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta=[['info', 'n'], ['info', 'm']]))
# a b info.n info.m
# 0 1 2 nx mx
# 1 3 4 nx mx
# 2 10 20 ny my
# 3 30 40 ny myprint(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta=[['info', 'n'], ['info', 'm']],sep='_'))
# a b info_n info_m
# 0 1 2 nx mx
# 1 3 4 nx mx
# 2 10 20 ny my
# 3 30 40 ny my
要将此示例中的所有元素转换为 pandas.DataFrame，请设置：
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta=['label', ['info', 'n'], ['info', 'm']],sep='_'))
# a b label info_n info_m
# 0 1 2 X nx mx
# 1 3 4 X nx mx
# 2 10 20 Y ny my
# 3 30 40 Y ny my请注意，即使单独指定子键，它也必须是像 meta=[[, ]] 这样的列表列表。如果 meta=[, ] 则出错。
print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',meta=[['info', 'n']]))
# a b info.n
# 0 1 2 nx
# 1 3 4 nx
# 2 10 20 ny
# 3 30 40 ny# print(pd.json_normalize(l_complex, record_path='data',
# meta=['info', 'n']))
# KeyError: "Try running with errors='ignore' as key 'n' is not always present"