如何使用python从json文件中提取一些数据

Question

我有这个json文件：

print(data)

{'entityId': 'clusterId123', 
'displayName': 'dev_cluster', 
'firstSeenTms': 1584113406351, 
'lastSeenTms': 1627524312116,  
'properties': {'detectedName': 'dev_cluster'}, 
'tags': [], 
'icon': {'primaryIconType': 'hypervisor'}, 
'toRelationships': {
    'isMemberOf': [
        {'id': 'HYPERVISOR_123', 'type': 'HYPERVISOR'}, 
        {'id': 'HYPERVISOR_234', 'type': 'HYPERVISOR'}, 
        {'id': 'HYPERVISOR_345', 'type': 'HYPERVISOR'}
        ]
    }
}

我需要创建一个如下所示的数据帧：

clusterId,  clusterName, hypervisorId
clusterId123 dev_cluster HYPERVISOR_123
clusterId123 dev_cluster HYPERVISOR_234
clusterId123 dev_cluster HYPERVISOR_345

正如您所看到的，clusterId和clusterName重复出现，但hypervisorId的更改与数据文件中的更改一样

我正在这样做：

#create an empty list
 `cluList=[]`
#apend elements to the list
`cluList.append([data['entityId'], data['displayName']])`

我不知道如何从这个数据集中提取HYPERVISOR_123、HYPERVISOR_234、HYPERVISOR_345。感谢您的指导

Answer 1

您可以使用在isMemberOf列表上循环的列表理解

clulist = [(data['entityId'], data['displayName'], hypid) 
            for hypid in data['toRelationships']['isMemberOf']
        ]

Answer 2

使用dict压缩：

import pandas as pd

data = {'entityId': 'clusterId123', 
'displayName': 'dev_cluster', 
'firstSeenTms': 1584113406351, 
'lastSeenTms': 1627524312116,  
'properties': {'detectedName': 'dev_cluster'}, 
'tags': [], 
'icon': {'primaryIconType': 'hypervisor'}, 
'toRelationships': {
    'isMemberOf': [
        {'id': 'HYPERVISOR_123', 'type': 'HYPERVISOR'}, 
        {'id': 'HYPERVISOR_234', 'type': 'HYPERVISOR'}, 
        {'id': 'HYPERVISOR_345', 'type': 'HYPERVISOR'}
        ]
    }
}

df = pd.DataFrame({
    "clusterId": data["entityId"],
    "clusterName": data["displayName"],
    "hypervisorId": _id["id"]
} for _id in data["toRelationships"]["isMemberOf"])

df

结果：

    clusterId       clusterName   hypervisorId
0   clusterId123    dev_cluster   HYPERVISOR_123
1   clusterId123    dev_cluster   HYPERVISOR_234
2   clusterId123    dev_cluster   HYPERVISOR_345