使用 json_normalize 对带有嵌套数组的 json 进行规范化

Question

我想规范化以下 JSON：[    {        "studentId": 1,        "studentName": "James",        "schools": [            {                "schoolId": 1,                "classRooms": [                    {                        "classRoomId": {                            "id": 1,                            "floor": 2                        }                    },                    {                        "classRoomId": {                            "id": 3                        }                    },                ],                "teachers": [                    {                        "teacherId": 1,                        "teacherName": "Tom"                    },                    {                        "teacherId": 2,                        "teacherName": "Sarah"                    }                ]            },            {                "schoolId": 2,                "classRooms": [                    {                        "classRoomId": {                            "id": 4                        }                    }                ],                "teachers": [                    {                        "teacherId": 1,                        "teacherName": "Tom"                    },                    {                        "teacherId": 2,                        "teacherName": "Sarah"                    },                    {                        "teacherId": 3,                        "teacherName": "Tara"                    }                ]            }        ]    }]我试过像这样使用 Pandas json_normalize 函数：df1 = json_normalize(test1, ["schools","teachers"], ["studentId", "studentName",["schools","teachers"]])df2 = json_normalize(test1, ["schools","classRooms"], ["studentId", "studentName",["schools","classRooms"]])df = pd.concat([df1,df2],axis=1)但这并没有给我我需要的结构。它不必在 Pandas 中，Python 中的任何其他库或代码都可以。任何帮助都将不胜感激。谢谢你。

Answer 1

因为classRooms并teachers形成了 JSON 的两个不同子树，您将不得不解析它们两次：

classrooms = pd.io.json.json_normalize(json_data, ['schools', 'classRooms'], meta=[

    'studentId',

    'studentName',

    ['schools', 'schoolId']

])

teachers = pd.io.json.json_normalize(json_data, ['schools', 'teachers'], meta=[

    'studentId',

    ['schools', 'schoolId']

])

# Merge and rearrange the columns in the order of your sample output

classrooms.merge(teachers, on=['schools.schoolId', 'studentId']) \

    [['studentId', 'studentName', 'schools.schoolId', 'classRoomId.id', 'classRoomId.floor', 'teacherId', 'teacherName']]