在pandas datafram中查看嵌套的JSON数据

Question

我现在已经将当前的问题添加到GitHib中。请查找回购的URL。我有一个Jupyter笔记本，也解释了这个问题。伙计们，谢谢。在

https://github.com/simongraham/dataExplore.git

---

我目前正在为一个项目处理营养数据，其中的数据是原始JSON格式的，我希望使用python和pandas来获得一个可以理解的数据框架。我知道当JSON不是嵌套的时候，这是一个简单的任务。在这里我将使用：

nutrition = pd.read_json('data')

然而，我有嵌套的信息，我发现很难将其放入一个合理的数据框架中。JSON格式如下，其中nutritionnutritions元素本身是一个嵌套元素。这个元素的巢穴将描述各种不同事物的营养成分，如酒精和bcfa，包括在内。我只包含了一个示例，因为这是一个大数据文件。在

^{pr2}$

任何帮助都将不胜感激。在

谢谢。在

。。。。 .... 在

现在，我已经了解了如何使用json\u normalize解决这个问题，我返回了相同的问题，但这次我的代码嵌套了两次。即：

[
{
...
}
[,
"nutritionPortions": [
    {
        "vcNutritionPortionId": "478d1905-f264-4d9b-ab76-0ed4252193fd",
        "vcNutritionId": "2476378b-79ee-4857-a81d-489661a039a1",
        "vcUserId": "cc51145b-5a70-4344-9b55-1a4455f0a9d2",
        "vcPortionId": "1",
        "vcPortionName": "1 average pepper",
        "vcPortionSize": "20",
        "ftEnergyKcal": 5.2,
        "vcPortionUnit": "g",
        "dtConsumedDate": "2016-05-04T00:00:00",
        "nutritionNutrients": [
            {
                "vcNutritionPortionId": "478d1905-f264-4d9b-ab76-0ed4252193fd",
                "vcNutrient": "alcohol",
                "ftValue": 0,
                "vcUnit": "g",
                "nPercentRI": 0,
                "vcTrafficLight": ""
            },
            {
                "vcNutritionPortionId": "478d1905-f264-4d9b-ab76-0ed4252193fd",
                "vcNutrient": "bcfa",
                "ftValue": 0,
                "vcUnit": "g",
                "nPercentRI": 0,
                "vcTrafficLight": ""
            },
            {
                "vcNutritionPortionId": "478d1905-f264-4d9b-ab76-0ed4252193fd",
                "vcNutrient": "biotin",
                "ftValue": 0,
                "vcUnit": "µg",
                "nPercentRI": 0,
                "vcTrafficLight": ""
            },
            ...
           }
          ]
        }
      ]

当我有一个只包含营养数据的JSON时，我可以使用：

nutrition = (pd.io
   .json
   .json_normalize((data, ['nutritionPortions']), 'nutritionNutrients',
        ['vcNutritionId','vcUserId','vcPortionId','vcPortionName','vcPortionSize',
         'ftEnergyKcal','vcPortionUnit','dtConsumedDate'])
)

然而，我的数据不仅包含营养信息。例如，它将包含活动信息，因此营养信息在一开始就嵌套在“营养部分”中。假设所有其他列不是嵌套的，它们由“活动”和“幸福”表示。在

如果我使用代码：

nutrition = (pd.io
   .json
   .json_normalize(data, ['nutritionPortions'])
)

我将回到原来的问题，即“营养营养素”是嵌套的，但我没有成功地获得相应的数据框架。在

谢谢

Answer 1

更新：这应该适用于您的kaidoData.json文件：

df = (pd.io
        .json
        .json_normalize(data[0]['ionPortions'], 'nutritionNutrients',
            ['vcNutritionId','vcUserId','vcPortionId','vcPortionName','vcPortionSize',
             'dtCreatedDate','dtUpdatedDate','nProcessingStatus',
             'vcPortionUnit','dtConsumedDate'
            ]
        )
)

PS我不知道“ftEnergyKcal”有什么问题-它让我：

KeyError: 'ftEnergyKcal'

可能是在某些区域丢失了

旧答案：

使用json_normalize()：

^{pr2}$

演示：

In [107]: (pd.io
   .....:    .json
   .....:    .json_normalize(l, 'nutritionNutrients',
   .....:         ['vcNutritionId','vcUserId','vcPortionId','vcPortionName','vcPortionSize',
   .....:          'ftEnergyKcal','vcPortionUnit','dtConsumedDate'])
   .....: )
Out[107]:
   ftValue  nPercentRI vcNutrient vcNutritionPortionId vcTrafficLight        ...        vcPortionSize  \
0        0           0    alcohol  478d1905-f264-4d...                       ...                   20
1        0           0       bcfa  478d1905-f264-4d...                       ...                   20
2        0           0     biotin  478d1905-f264-4d...                       ...                   20

         vcNutritionId vcPortionId ftEnergyKcal     vcPortionName
0  2476378b-79ee-48...           1          5.2  1 average pepper
1  2476378b-79ee-48...           1          5.2  1 average pepper
2  2476378b-79ee-48...           1          5.2  1 average pepper

[3 rows x 14 columns]

其中l是您的列表（解析的JSON）