Python: json нормализует ошибку "строковые индексы должны быть целыми числами"

Question

Я получаю сообщение об ошибке типа: «TypeError: строковые индексы должны быть целыми числами» в следующем коде.

import pandas as pd 
import json
from pandas.io.json import json_normalize

full_json_df = pd.read_json('data/world_bank_projects.json')
json_nor = json_normalize(full_json_df, 'mjtheme_namecode')
json_nor.groupby('name')['code'].count().sort_values(ascending=False).head(10)

Output:
TypeError                                 
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-9401e8bf5427> in <module>()
      1 # Find the top 10 major project themes (using column 'mjtheme_namecode')
      2 
----> 3 json_nor = json_normalize(full_json_df, 'mjtheme_namecode')
      4 #json_nor.groupby('name')['code'].count().sort_values(ascending = False).head(10)
TypeError: string indices must be integers

Answer 1

Согласно документации панд , для data аргумент метода json_normalize:

data: dict или список диктов. Несериализованные объекты JSON

Выше pd.read_json возвращает dataframe. Итак, вы можете попробовать конвертировать dataframe в dictionary, используя .to_dict(). Существуют различные варианты использования to_dict () .

Может быть что-то вроде ниже:

json_normalize(full_json_df.to_dict(), ......)