Разбор вложенного массива JSON в Python, сохранение соответствия с объектом Json - PullRequest
Новая
       14

Разбор вложенного массива JSON в Python, сохранение соответствия с объектом Json

0 голосов
/ 24 сентября 2019

У меня есть большой файл JSON со следующей структурой: 

    {
    "Project": {
        "AAA": {
            "Version": [
                {
                    "id": "00001",
                    "name": "08.12.2019",
                    "description": null,
                    "released": true,
                    "releaseDate": "2019-08-12"
                },
                {
                    "id": "00002",
                    "name": "2019.8.26",
                    "description": null,
                    "released": true,
                    "releaseDate": "2019-08-26"
                }
            ]
        },
        "BBB": {
            "Version": [
                {
                    "id": "00003",
                    "name": "AABBY3",
                    "description": "2019 Accounting Year End",
                    "released": false,
                    "releaseDate": null
                },
                {
                    "id": "00004",
                    "name": "AACCZ4",
                    "description": "Financial Statements 2019",
                    "released": false,
                    "releaseDate": null
                },
                {
                    "id": "00005",
                    "name": "AADDZ5",
                    "description": null,
                    "released": false,
                    "releaseDate": null
                }
            ]
        }
    }
}

У меня проблема с преобразованием этого в фрейм данных Python из-за вложенного массива.Как я могу извлечь все данные в каждом Version для каждого Project, но сохранив ссылку на Project?

До сих пор мне удалось получить только кадр данных следующей структуры: 

df.head(3)
Out[10]: 
      description     id    name releaseDate  released
0  Version 5.4.1.  10703  V5R4M1  2010-09-15      True
1   Version 5.5.1  10704  V5R5M1  2015-04-20      True
2   Version 6.1.1  10705  V6R1M1  2016-10-14      True

с использованием следующего: 

with open("fixVer2.json", "r") as read_file:
    data = json.load(read_file)

prj_list = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']

d_list = []
for x in prj_list:
    d = data['Project'][x]['Version']
    for el in d:
        d_list.append(el)

df = pd.DataFrame(d_list)

, но из-за некоторого дублирования names в проектах с разными releaseDates мне нужно сохранить имя Project, чтобы определитьправильный releaseDate для каждого name

желаемого результата: 

      description     id    name releaseDate  released  Project
0  Version 5.4.1.  10703  V5R4M1  2010-09-15      True  CCC
1   Version 5.5.1  10704  V5R5M1  2015-04-20      True  CCC
2   Version 6.1.1  10705  V6R1M1  2016-10-14      True  CCC

Я не уверен, как я могу проанализировать вложенный массив, сохранить детализацию имени Project и объединить всев одну структуру данных / другую структуру Python

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 24 сентября 2019

Попробуйте: 

import json
import pandas as pd

with open("test.json", "r") as read_file:
    data = json.load(read_file)['Project']
d_list = []
for name,dat in data.items():
    for d in dat['Version']:
        d['Project']=name
        d_list.append(d)
df = pd.DataFrame(d_list)
print(df)

Project                description     id        name releaseDate  released
0     AAA                       None  00001  08.12.2019  2019-08-12      True
1     AAA                       None  00002   2019.8.26  2019-08-26      True
2     BBB   2019 Accounting Year End  00003      AABBY3        None     False
3     BBB  Financial Statements 2019  00004      AACCZ4        None     False
4     BBB                       None  00005      AADDZ5        None     False

При таком подходе вам не нужно вести отдельный список проектов.Надеюсь, это поможет!

1 голос
/ 24 сентября 2019

Вы можете изменить добавление с добавленной версией в своем решении: 

d_list = []
for x in prj_list:
    d = data['Project'][x]['Version']
    for el in d:
        el['Project'] = x
        d_list.append(el)

Или использовать понимание списка: 

prj_list = ['AAA', 'BBB']

d_list = [{**el, **{'version': x}} for x in prj_list for el in data['Project'][x]['Version']]
df = pd.DataFrame(d_list)
print (df)
      id        name                description  released releaseDate version
0  00001  08.12.2019                       null      True  2019-08-12     AAA
1  00002   2019.8.26                       null      True  2019-08-26     AAA
2  00003      AABBY3   2019 Accounting Year End     False        null     BBB
3  00004      AACCZ4  Financial Statements 2019     False        null     BBB
4  00005      AADDZ5                       null     False        null     BBB
...