在python中使用json_normalize将嵌套json转换为数据帧
我想将嵌套的json转换为dataframe 我想要得到的结果是:在python中使用json_normalize将嵌套json转换为数据帧,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我想将嵌套的json转换为dataframe 我想要得到的结果是: | securityFullTypeCode | securityTypeDesc | | - - - - - - - - - - -| - - - - - - - - -| | 0101 | Ordinary Share | | 0102 | Preferred Share| 我尝试了json_规范化,但没有成功 Json文件如下所示: { &q
| securityFullTypeCode | securityTypeDesc |
| - - - - - - - - - - -| - - - - - - - - -|
| 0101 | Ordinary Share |
| 0102 | Preferred Share|
我尝试了json_规范化,但没有成功
Json文件如下所示:
{
"securitiesTypes": {
"result": [
{
"securityFullTypeCode": "0101",
"securityTypeDesc": "Ordinary Share"
},
{
"securityFullTypeCode": "0102",
"securityTypeDesc": "Preferred Share"
},
{
"securityFullTypeCode": "0103",
"securityTypeDesc": "Preferr & Cum share"
}
],
"total": 215
}
}
谢谢在中提出了类似的问题: 以下几点似乎起到了作用:
文件={
“证券类型”:{
“结果”:[
{
“securityFullTypeCode”:“0101”,
“securityTypeDesc”:“普通股”
},
{
“securityFullTypeCode”:“0102”,
“securityTypeDesc”:“优先股”
},
{
“securityFullTypeCode”:“0103”,
“证券类型描述”:“优先股和股份”
}
],
“总数”:215
}
}
df=pd.json_规范化(文件['securitiesTypes']['result'])
您到底遇到了什么问题?在中提出了类似的问题: 以下几点似乎起到了作用:
文件={
“证券类型”:{
“结果”:[
{
“securityFullTypeCode”:“0101”,
“securityTypeDesc”:“普通股”
},
{
“securityFullTypeCode”:“0102”,
“securityTypeDesc”:“优先股”
},
{
“securityFullTypeCode”:“0103”,
“证券类型描述”:“优先股和股份”
}
],
“总数”:215
}
}
df=pd.json_规范化(文件['securitiesTypes']['result'])
您到底遇到了什么问题?使用
json\u normalize
和record\u path
选项:
import json
with open('file.json') as f:
df = pd.json_normalize(json.load(f),
record_path=['securitiesTypes','result']
)
使用
json\u normalize
和record\u path
选项:
import json
with open('file.json') as f:
df = pd.json_normalize(json.load(f),
record_path=['securitiesTypes','result']
)
try:
pd.DataFrame(pd.read\u json(file.json').loc['result','securitiesTypes'])
@anky nice solution.try:pd.DataFrame(pd.read\u json(file.json').loc['result','securitiesTypes'])
@anky nice solution.我得到了以下错误:类型错误:字符串索引必须是整数我将在这种情况下检查以下内容:我得到了以下错误:类型错误:字符串索引必须是整数我将在这种情况下检查以下内容: