Python 3.x 列表中的嵌套字典到dataframe python

从api获取json输入：

{
  "api_info": {
    "status": "healthy"
  },
  "items": [
    {
      "timestamp": "time", 
      "stock_data": [
        {
          "ticker": "string",
          "industry": "string",
          "Description": "string"
        }
      ]
     "ISIN":xxx,
     "update_datetime": "time"
    }
  ]
}

初步运行

apiRawData = requests.get(url).json()['items']

然后运行json_normalize方法：

apiExtractedData = pd.json_normalize(apiRawData,'stock_data',errors='ignore')

这里是初始输出，其中stock_数据仍然包含在列表中。 库存数据在更新日期时间 0[{'description'：'zzz'，'industry'：'C'，'ticker…xxx时间

股票数据 伊辛 更新日期时间 0 [{'description'：'zzz'，'industry'：'C'，'ticker…] 123 时间

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我认为您可以使用以下代码将现有数据帧转换为预期数据帧：

apiExtractedData['description'] = apiExtractedData['stock_data'].apply(lambda x: x[0]['description'])
apiExtractedData['industry'] = apiExtractedData['stock_data'].apply(lambda x: x[0]['industry'])
apiExtractedData['ticker'] = apiExtractedData['stock_data'].apply(lambda x: x[0]['ticker'])

然后只需删除股票数据列：

apiExtractedData = apiExtractedData.drop(['stock_data'], axis = 1)

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您好，Divyessh，很有效。非常感谢。@BrandonWong您好，如果您觉得答案有帮助，请单击答案左侧的按钮接受：）lol。@Divyessh，记录声誉低于15的人的投票，但不要更改公开显示的帖子分数。