pandas json_normalize函数的更广泛实现。
flat-table的Python项目详细描述
平面表：字典和列表规范化器
此包是pandasdataframe对象的规范化器，其列中包含dictionary或list对象。这个库将把数据类型在（list，dict）中的所有列展开为单独的行和列。在
PS：展开列表时，flattable将使用dataframe的当前索引作为标识符。输出将具有原始数据帧的索引列。如果你不打算用的话，你可以以后再把它放下。在
安装
要安装，请使用pip。在
pip install flat-table
如何使用
从给定的pandas数据帧中，将使用dataframe的index来创建单独的列和行。在
importflat_tableflat_table.normalize(df)
这将把字典中的所有键作为列，并将所有列表作为单独的行。在
示例插图
假设您有一个如下形状的数据帧。在
| id | user_info | address |
|---|---|---|
| 1001 | { 'first_name': 'john', 'last_name': 'smith', 'phones': {'mobile': '201-..', 'home': '978-..'} } | [{ 'zip': '07014', 'city': 'clifton' }] |
| 1002 | NaN | [{'zip': '07014', 'address1': '1 Journal Square'}] |
| 1003 | { 'first_name': 'marry', 'last_name': 'kate', 'gender': 'female' } | [{ 'zip': '10001', 'city': 'new york' }, { 'zip': '10008', 'city': 'brooklyn' }] |
上面给出的这个表的列中有一些字典和列表。通常，您要做的是使用pd.io.json.json_normalize函数来扩展字典。但是，在列中有NaN值的情况下，pd.io.json.json_normalize会对NaN值抛出AttributeError错误，因为它们不是同一类型。flat_table是一个围绕json_normalize函数的包装器，它扩展了它对NaN值更健壮的能力，而且，它按行展开列表，以便更清楚地查看信息。在
对于上表，应用flat_table.normalize后的展平表如下所示。在
1.1.0版的新增功能
dicts和list的扩展是可选的。现在，您可以选择使用normalize函数展开列表类型和dict类型。在
flat_table.normalize(df,expand_dicts=False,expand_lists=True)
df的规范化版本如下。在
| index | id | user_info | address.address1 | address.city | address.zip | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 1001 | {...} | nan | clifton | 07014 |
| 1 | 1 | 1002 | nan | 1 Journal Square | nan | 07014 |
| 2 | 2 | 1003 | {...} | nan | new york | 10001 |
| 3 | 2 | 1003 | {...} | nan | brooklyn | 10008 |
它是如何工作的？
基本上，flat_table将查找数据帧中的每个序列，以了解它包含的数据类型。在
对于每个系列，它都会创建一个关于如何扩展它的信息列表。它将进入所有字典和所有级别的所有列表，并将它们展开为行和列。字典keys将用于列名，giden数据帧的index将用于行扩展。在
如果要查看列是如何映射的，可以使用flat_table.mapper函数获取原始数据帧中列的所有信息。例如，对于上表，mapper函数将提供下表。在
| parent | child | type | obj | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | . | id | int | ... |
| 1 | . | user_info | dict | ... |
| 2 | user_info | user_info.gender | str | ... |
| 3 | user_info | user_info.phones.home | str | ... |
| 4 | user_info | user_info.phones.mobile | str | ... |
| 5 | user_info | user_info.last_name | str | ... |
| 6 | user_info | user_info.first_name | str | ... |
| 7 | . | address | list | ... |
| 8 | address | dict | ... | |
| 9 | address | address.address1 | str | ... |
| 10 | address | address.city | str | ... |
| 11 | address | address.zip | str | ... |
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