从字典生成pandas数据帧，该字典的值是不同数量的字典的列表

debugcn 发表于 Dev

泛黄酮

我需要将JSON对象解析为DataFrame。对象的格式是这样的：

 {"219": [{"year": "2015", "code": "VU", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "2008", "code": "VU", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "2002", "code": "VU", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "1996", "code": "VU", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "1994", "code": "V", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "1990", "code": "V", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "1988", "code": "V", "category": "Vulnerable"}, 
          {"year": "1986", "code": "V", "category": "Vulnerable"}], 
  "561": [{"year": "2016", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "2010", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "2006", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "1996", "code": "EN", "category": "Endangered"}, 
          {"year": "1994", "code": "R", "category": "Rare"}, 
          {"year": "1990", "code": "R", "category": "Rare"}, 
          {"year": "1988", "code": "R", "category": "Rare"}, 
          {"year": "1986", "code": "R", "category": "Rare"}], 
  "571": [{"year": "2016", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "2008", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "2004", "code": "LC", "category": "Least Concern"}, 
          {"year": "1996", "code": "LR/lc", "category": "Lower Risk/least concern"}]
          }

最终，我希望DataFrame将键用作行，year列（每年一列）和code值。我不需要category。此外，每个KV对可以具有可变数目的值的列表（但总是以相同的内部词典的year/ code/category结构）。

taxonid  1986 1988 1990  1994 1996 2002 2004 2006 2008 2010 2015 2016
219         V    V    V    V    VU   VU  NaN  NaN   VU  NaN   VU  NaN
561         R    R    R    R    EN  NaN  NaN   LC  NaN   LC  NaN   LC
571       NaN  NaN  NaN  NaN LR/lc  NaN   LC  NaN   LC  NaN  NaN   LC

有没有一种生成DataFrame的方法，这样我就不必首先将所有年份声明为列？并非所有年份都在这里表示，并且每当我收到JSON对象时，都有能创建更新的df的代码会很棒。

我已经看过许多SO问题，但到目前为止，没有任何问题可以帮助破解这一问题。

安德烈·凯斯利（Andrej Kesely）

如果d是您的问题字典，则此示例：

df = pd.DataFrame( ((k, *dd.values()) for k, v in d.items() for dd in v), columns=['taxid', 'year', 'code', 'category'] )
df = pd.pivot_table(df, values='code', index='taxid', columns='year', aggfunc='first')
print(df)

印刷品：

year  1986 1988 1990 1994   1996 2002 2004 2006 2008 2010 2015 2016
taxid                                                              
219      V    V    V    V     VU   VU  NaN  NaN   VU  NaN   VU  NaN
561      R    R    R    R     EN  NaN  NaN   LC  NaN   LC  NaN   LC
571    NaN  NaN  NaN  NaN  LR/lc  NaN   LC  NaN   LC  NaN  NaN   LC

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。