Building Pandas Dataframe из вложенных JSOn - PullRequest
Новая
       7

Building Pandas Dataframe из вложенных JSOn

0 голосов
/ 01 марта 2020

У меня есть JSON данные в следующем формате - 

[
    {
        "score": 0.9228411211686975,
        "keypoints": [
            {
                "score": 0.9997879266738892,
                "part": "nose",
                "position": {
                    "x": 503.1851299157304,
                    "y": 348.069222553839
                }
            },
            {
                "score": 0.9999929070472717,
                "part": "leftEye",
                "position": {
                    "x": 564.1951954588015,
                    "y": 304.60602835323033
                }
            }
        ]
    },
    {
        "score": 0.922500729560852,
        "keypoints": [
            {
                "score": 0.9998152256011963,
                "part": "nose",
                "position": {
                    "x": 503.0711610486892,
                    "y": 350.03152797284645
                }
            },
            {
                "score": 0.9999920129776001,
                "part": "leftEye",
                "position": {
                    "x": 564.4444932116105,
                    "y": 305.9835118211611
                }
            }
        ]
    }
]

Я хочу построить из него pandas DataFrame в следующем формате - 

         score  keypoints_score         keypoints_position.x         keypoints_position.y
0     0.922841         0.999788                   503.185129                   348.069222
1     0.922841         0.999993                   564.195195                   304.606028
2     0.922500         0.999815                   503.071161                   350.031527
3     0.922500         0.999992                   564.444493                   305.983511

У меня есть написал следующий код - 

import numpy as np
import json
import os
from pandas.io.json import json_normalize

file = open('path_to_a_json_file.json')
data = json.load(file)
df = json_normalize(data, 'keypoints', ['score'], record_prefix='keypoints_')
df1 = df.reindex(columns=['score', 'keypoints_score', 'keypoints_position.x', 'keypoints_position.y'])
print df1

Этот код дает мне - 

         score  keypoints_score         keypoints_position.x         keypoints_position.y
0     0.922841         0.999788                   NaN                   NaN
1     0.922841         0.999993                   NaN                   NaN
2     0.922500         0.999815                   NaN                   NaN
3     0.922500         0.999992                   NaN                   NaN

Может кто-нибудь помочь указать мне на ошибку. Я думаю, что есть какая-то проблема с фреймом данных reindex, который я делаю, но не могу понять, в чем проблема. Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 01 марта 2020

На моем pandas 1.0.1 он работает, только если score является массивом или пустым. Вы можете немного помассировать JSON, чтобы подогнать его под: 

# convert score from a scalar to an array of 1
for item in data:
    item['score'] = [item['score']]

# now we can put it into the `meta` argument
json_normalize(data, record_path='keypoints', meta='score', record_prefix='keypoints_')

Результат: 

   keypoints_score keypoints_part  keypoints_position.x  keypoints_position.y     score
0         0.999788           nose            503.185130            348.069223  0.922841
1         0.999993        leftEye            564.195195            304.606028  0.922841
2         0.999815           nose            503.071161            350.031528  0.922501
3         0.999992        leftEye            564.444493            305.983512  0.922501

Переименовывать, изменять порядок и отбрасывать столбцы по мере необходимости.

...