数据帧中的嵌套 JSON 提取-解网

问：

我已经设法将下面的 json 转换为数据帧，但嵌套列表更复杂，即阵容中的列表，包括球员事件、球员 ID 和球衣号码。它们不容易与其他数据合并，因为它们也是嵌套的，并且所有这些数据都嵌套在数据帧中的一列中。

例如，我设法将所有数据提取到一个带有列的数据帧中，但行将所有嵌套数据包含在一个单元格中。我正在努力弄清楚如何取消嵌套所有数据，以便它仍然反映在与之关联的匹配项的数据帧中的一行中。

{
    "data": {
        "GoalCount_2hg": 1,
        "HTGoalCount": 2,
        "attacks_recorded": 1,
        "attendance": 31830,
        "avg_potential": 3.04,
        "awayGoalCount": 1,
        "awayGoals": [
            "85"
        ],
        "awayID": 218,
        "away_image": "teams/england-brentford-fc.png",
        "away_name": "Brentford",
        "away_ppg": 1.16,
        "away_url": "/clubs/brentford-fc-218",
        "homeID": 108,
        "home_image": "teams/england-leicester-city-fc.png",
        "home_name": "Leicester City",
        "home_ppg": 1.79,
        "home_url": "/clubs/leicester-city-fc-108",
        "ht_goals_team_a": 2,
        "ht_goals_team_b": 0,
        "id": 1308560,
        "lineups": {
            "team_a": [
                {
                    "player_events": [],
                    "player_id": 3212,
                    "shirt_number": 1
                },
                {
                    "player_events": [],
                    "player_id": 3219,
                    "shirt_number": 18
                },
                {
                    "player_events": [
                        {
                            "event_time": "20",
                            "event_type": "Goal"
                        }
                    ],
                    "player_id": 21538,
                    "shirt_number": 27
                },
                {

谢谢

Python JSON Pandas 数据帧嵌套列表

谢谢。我想提取团队 a 和团队 b 的阵容，以便所有玩家与其余数据一起在数据帧中的一行中。所以我有一个数据帧，它与列中的所有其他数据一样，但阵容嵌套在一列中。我希望所有这些都在一个数据帧中，并在同一行中，其他数据的每个字典都是一列。

答：

0赞 Jason Baker 12/12/2022 #1

使用 json_normalize 进行解析，使用 functools 进行合并：

from functools import reduce

import pandas as pd


main = pd.json_normalize(data=data["data"]).drop(columns=["lineups.team_a", "lineups.team_b"]).explode("awayGoals")

team_a = pd.json_normalize(
    data=data["data"],
    meta=["id", ["lineups", "team_a", "player_id"], ["lineups", "team_a", "shirt_number"]],
    record_path=["lineups", "team_a", "player_events"]
)

team_b = pd.json_normalize(
    data=data["data"],
    meta=["id", ["lineups", "team_b", "player_id"], ["lineups", "team_b", "shirt_number"]],
    record_path=["lineups", "team_b", "player_events"]
)

dfs = [main, team_a, team_b]
df_final = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on="id"), dfs)
df_final.columns = df_final.columns.str.split(pat=".", n=1).str[-1]
print(df_final)

上一个：过滤 pandas 数据帧中嵌套列表中的空元素

下一个：Python：如何将“嵌套数据帧”列表转换为扁平化的数据帧列表？

数据帧中的嵌套 JSON 提取

nested JSON extraction in dataframe

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