我有一些来自API的数据,我正试图将其转换为数据帧。 我努力从嵌套的DICT列表中提取“SudioXYZYXCR”ID号(其中列表可以是中间数据集中的空)。p>
output = {'data': [{'abc_serial_number__c': 'ABC2020-07571',
'id': 'V48000000000F79',
'modified_date__v': '2020-06-15T05:13:14.000Z',
'name__v': 'VVV-001039',
'station_xyz__cr': {'data': [{'id': 'V5J000000000B86'}],
'responseDetails': {'limit': 250,
'offset': 0,
'size': 1,
'total': 1}}},
{'abc_serial_number__c': 'ABC2020-09952',
'id': 'V48000000001B94',
'modified_date__v': '2020-06-24T11:30:40.000Z',
'name__v': 'VVV-004040',
'station_xyz__cr': {'data': [],
'responseDetails': {'limit': 250,
'offset': 0,
'size': 1,
'total': 1}}},
{'abc_serial_number__c': 'ABC2020-09196',
'id': 'V48000000001B95',
'modified_date__v': '2020-06-23T09:38:18.000Z',
'name__v': 'VVV-004041',
'station_xyz__cr': {'data': [{'id': 'V5J000000000Z10'}],
'responseDetails': {'limit': 250,
'offset': 0,
'size': 1,
'total': 1}}}],
'responseDetails': {'limit': 1000, 'offset': 0, 'size': 3, 'total': 3},
'responseStatus': 'SUCCESS'}
我试图将嵌套的id数据放入dataframe中的列中,如下所示:
station_xyz__cr.data.id
0 V5J000000000B86
1 None
2 V5J000000000Z10
我已经尝试使用json_normalize转换为数据帧(删除我不需要的列):
df = pd.json_normalize(output['data'])
df = df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('station_xyz__cr.responseDetails')]
print(df)
abc_serial_number__c id modified_date__v name__v \
0 ABC2020-07571 V48000000000F79 2020-06-15T05:13:14.000Z VVV-001039
1 ABC2020-09952 V48000000001B94 2020-06-24T11:30:40.000Z VVV-004040
2 ABC2020-09196 V48000000001B95 2020-06-23T09:38:18.000Z VVV-004041
station_xyz__cr.data
0 [{'id': 'V5J000000000B86'}]
1 []
2 [{'id': 'V5J000000000Z10'}]
但我正在努力将DICT的“station_xyz_uucr.data”列表转换为ids的简单数据帧:
df2 = pd.DataFrame(df['station_xyz__cr.data'].tolist(), index= df.index)
df2 = df2.rename(columns = {0:'station_xyz__cr.data'})
df2
station_xyz__cr.data
0 {'id': 'V5J000000000B86'}
1 None
2 {'id': 'V5J000000000Z10'}
当我试图进一步提取时,“无”给我带来了问题。 我尝试替换“无”-但只能替换为0:
df.fillna(0, inplace=True)
获取无值的行索引。使用行索引作为掩码,将行、列组合设置为默认值,该值与数据流中下一阶段的其余列值一致
相关问题 更多 >
编程相关推荐