pandas.io.json.json_normalize

pandas.io.json.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None) [source]

«Нормализовать» полуструктурированные данные JSON в плоскую таблицу

Параметры:

data : dict или список словарей Нераспакованные JSON-объекты record_path : строка или список строк, по умолчанию None Путь в каждом объекте к списку записей. Если не указано, данные будут считаться массивом записей meta : список путей (строки или списки строк), по умолчанию None Поля для использования в качестве метаданных для каждой записи в результирующей таблице record_prefix : строка, по умолчанию None Если True, префикс записей с точкой (?), например foo.bar.field, если путь к записям — [‘foo’, ‘bar’] meta_prefix : строка, по умолчанию None

Возвращает:

frame : DataFrame

Примеры

>>> data = [{'state': 'Florida',
...          'shortname': 'FL',
...          'info': {
...               'governor': 'Rick Scott'
...          },
...          'counties': [{'name': 'Dade', 'population': 12345},
...                      {'name': 'Broward', 'population': 40000},
...                      {'name': 'Palm Beach', 'population': 60000}]},
...         {'state': 'Ohio',
...          'shortname': 'OH',
...          'info': {
...               'governor': 'John Kasich'
...          },
...          'counties': [{'name': 'Summit', 'population': 1234},
...                       {'name': 'Cuyahoga', 'population': 1337}]}]
>>> from pandas.io.json import json_normalize
>>> result = json_normalize(data, 'counties', ['state', 'shortname',
...                                           ['info', 'governor']])
>>> result
         name  population info.governor    state shortname
0        Dade       12345    Rick Scott  Florida        FL
1     Broward       40000    Rick Scott  Florida        FL
2  Palm Beach       60000    Rick Scott  Florida        FL
3      Summit        1234   John Kasich     Ohio        OH
4    Cuyahoga        1337   John Kasich     Ohio        OH