如何从熊猫数据框中以列形式存在的json格式数据中检索某些键和值

Question

我有一个如下所示的数据框（列名 - 日期、错误消息、消息）data = """Date|Error|message   26/11/19   |   unauthorized access | {"eventVersion":"1.05","userIdentity":"type":"IAMUser","principalId":"AIDAIETZDDDVS36MMCHPS","arn":"arn:aws:iam::819490967212:user/IAMAdmin","accountId":"819490967212","accessKeyId":"ASIA35TLXZ2WPIBTBWP2","userName":"IAMAdmin","sessionContext":{"sessionIssuer":{},"webIdFederationData":{},"attributes":{"mfaAuthenticated":"false","creationDate":"2019-12-19T03:14:04Z"}}"""from io import StringIOdf = pd.read_csv(StringIO(data),sep='|)print(df)Date        Error   message0   26/11/19    unauthorized access {"eventVersion":"1.05","userIdentity":"type":...消息列的每一行都有类似json格式的数据。如何从“消息”列中检索某些键及其各自的值("userName", "account ID")，以便这些键可以成为新列。尝试使用 python 但无法检索

Answer 1

您可以使用 json 或 pandas

import json

#some JSON:

x =  '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}'

# parse x:

y = json.loads(x)

# the result is a Python dictionary:

print(y["age"])

或者您可以使用 pandas.read_json() 它以相同的方式工作，但您应该使用方向。在这里查看：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_json.html

Answer 2

df['userName'] = df['message'].apply(lambda x: x.get('userName'))
df['account'] = df['message'].apply(lambda x: x.get('account'))