Python JSON给熊猫：有更优雅的解决方案吗？

我有一些从API调用返回的JSON，看起来像这样：

{
    "result": {
        "code": "OK",
        "msg": ""
    },
    "report_name": "FAMOUS_DICTATORS",
    "columns": [
        "rank",
        "name",
        "deaths"
    ],
    "data": [
        {
            "row": [
                1,
                "Mao Zedong",
                63000000
            ]
        },
        {
            "row": [
                2,
                "Jozef Stalin",
                23000000
            ]
        }
    ]
}

我想将JSON转换为数据帧：

rank    name            deaths
1       Mao Zedong      63000000
2       Jozef Stalin    23000000

我写了这封信，效果不错，但看起来有点难看：

import pandas as pd
import json

columns = eval(r.content)['columns']

df = pd.DataFrame(columns = eval(r.content)['columns'])

for row in eval(r.content)['data']:
    df.loc[len(df)+1] = row['row']

---

是否有一种更优雅的/类似Python的方法（例如，可能使用pandas.io.json.read\u json）？

请参阅pandas.io.json.read\u json（path\u或\u buf=None，orient=None，typ='frame'，dtype=True，convert\u axes=True，convert\u dates=True，keep\u default\u dates=True，numpy=False，precisive\u float=False，date\u unit=None）

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熊猫的

read_json

函数是一种非常棘手的使用方法。如果您不确定json对象的有效性，或者不知道它的初始结构是否足够合理以构建数据框架，那么最好坚持使用经过验证和测试的方法，将数据分解为

pandas

可以100%无问题使用

在您的情况下，我建议将数据分解为列表列表。在所有JSON中，您真正需要的唯一部分是

data

和

列

键

试试这个：

import pandas as pd
import json
import urllib

js = json.loads(urllib.urlopen("test.json").read())
data = js["data"]
rows = [row["row"] for row in data] # Transform the 'row' keys to list of lists.
df = pd.DataFrame(rows, columns=js["columns"])
print df

这给了我想要的结果：

   rank          name    deaths
0     1    Mao Zedong  63000000
1     2  Jozef Stalin  23000000

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这对任何事情都没有帮助。OP已经知道这个函数了。除非你能给OP提供一个如何使用它的例子，否则最好作为一个注释。