如何将熊猫列中的JSON数据转换为新列

Question

我有这个简短版本的ADSB json数据，想将其转换为datacab列，例如Icao，Alt，Lat，Long，Sdd，Cou .....

在Alperen告诉我这样做之后

df = pd.read_json('2016-06-20-2359Z.json', lines=True), 

我可以将其加载到DataFrame中。但是，df.acList是

[{'Id'：10537990，'Rcvr'：1，'HasSig'：False，...
名称：acList，dtype：对象

如何获取Icao，Alt，Lat，Long，Sdd，Cou数据？

 “ src”：1，
   “提要”：[  
      {  
         “ id”：1，
         “名称”：“ ADSBexchange.com”，
         “ polarPlot”：false
      }
   ]，
   “ srcFeed”：1，
   “ showSil”：是的，
   “ showFlg”：是的，
   “ showPic”：是的，
   “ flgH”：20，
   “ flgW”：85，
   “ acList”：[  
      {  
         “ Id”：11281748，
         “ Rcvr”：1，
         “ HasSig”：否，
         “ Icao”：“ AC2554”，
         “错误”：false，
         “ Reg”：“ N882AS”，
         “ FSeen”：“ \ /日期（1466467166951）\ /”，
         “ TSecs”：3，
         “ CMsgs”：1，
         “ AltT”：0，
         “ Tisb”：否，
         “ TrkH”：否，
         “类型”：“ CRJ2”，
         “ Mdl”：“ 2001 
炸弹公司 
 CL-600-2B19“，
         “ Man”：“ Bombardier”，
         “ CNum”：“ 7503”，
         “ Op”：“ EXPRESSJET AIRLINES INC-乔治亚州亚特兰大”，
         “ OpIcao”：“ ASQ”，
         “ Sqk”：“”，
         “ VsiT”：0，
         “ WTC”：2，
         “种类”：1，
         “ Engines”：“ 2”，
         “ EngType”：3，
         “ EngMount”：1，
         “ Mil”：false，
         “ Cou”：“美国”，
         “ HasPic”：false，
         “感兴趣”：false，
         “ FlightsCount”：0，
         “ Gnd”：false，
         “ SpdTyp”：0，
         “ CallSus”：否，
         “ TT”：“ a”，
         “ Trt”：1，
         “年份”：“ 2001”
      }，
      {  
         “ Id”：11402205，
         “ Rcvr”：1，
         “ HasSig”：是的，
         “签名”：110，
         “ Icao”：“ ADFBDD”，
         “错误”：false，
         “ FSeen”：“ \ /日期（1466391940977）\ /”，
         “ TSecs”：75229，
         “ CMsgs”：35445，
         “ Alt”：8025，
         “ GAlt”：8025，
         “ AltT”：0，
         “通话”：“ TEST1234”，
         “ Tisb”：否，
         “ TrkH”：否，
         “ Sqk”：“ 0262”，
         “帮助”：false，
         “ VsiT”：0，
         “ WTC”：0，
         “种类”：0，
         “ EngType”：0，
         “ EngMount”：0，
         “ Mil”：是的，
         “ Cou”：“美国”，
         “ HasPic”：false，
         “感兴趣”：false，
         “ FlightsCount”：0，
         “ Gnd”：是的，
         “ SpdTyp”：0，
         “ CallSus”：否，
         “ TT”：“ a”，
         “ Trt”：1
      }
   ]，
   “ totalAc”：4231，
   “ lastDv”：“ 636019887431643594”，
   “ shtTrlSec”：61，
   “ stm”：1466467170029
}

Answer 1

如果您的数据已经acList在pandas DataFrame的列中，则只需执行以下操作：

import pandas as pd
pd.io.json.json_normalize(df.acList[0])

Alt AltT    Bad CMsgs   CNum    Call    CallSus Cou EngMount    EngType ... Sqk TSecs   TT  Tisb    TrkH    Trt Type    VsiT    WTC Year
0   NaN 0   False   1   7503    NaN False   United States   1   3   ...     3   a   False   False   1   CRJ2    0   2   2001
1   8025.0  0   False   35445   NaN TEST1234    False   United States   0   0   ... 0262    75229   a   False   False   1   NaN 0   0   NaN

Answer 2

@Sergey 的回答为我解决了这个问题，但我遇到了问题，因为我的数据框列中的 json 被保存为字符串而不是对象。我必须添加映射列的附加步骤：

import json
import pandas as pd
pd.io.json.json_normalize(df.acList.apply(json.loads))

Answer 3

从pandas 1.0开始， json_normalize 在顶级命名空间中可用。因此使用：

import pandas as pd
pd.json_normalize(df.acList[0])