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[Python知识库]python对dataframe中series的json格式解析

方法1:如果df里只有一列json格式,可以保存为txt,然后再删掉列名,在进行处理。

import pandas as pd

result = []
with open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\json处理.txt") as f:
    for line in f:
        print(line) # txt样子
        line = line.replace('""','"')
        line = line.replace('"{','{')
        line = line.replace('}"','}')
#         print(line) # 处理后的line
        dict_o = eval(line.strip()) #eval:将字符串字典转换为字典,strip:将某行字的两端空格去掉
        result.append(dict_o)
df = pd.DataFrame(result)
df

txt 内容


{""imei"":""5gy5"",""deviceid"":""c5ty7890h"",""accid"":""null""}

{"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":"null"}

{""imei"":""5rrr5"",""createtime"":""c5ty7890h"",""accid"":""null""}

{"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","accid":"null"}

{""appid"":""5eeey5"",""deviceid"":""c5ty7890h"",""createtime"":""c5ty7890h"",""accid"":""null""}

{"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","createtime":"c5ty7890h","accid":"null"}

{""imei"":""null"",""deviceid"":""c544ty7890h"",""accid"":""null""}

{"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid":"null"}

结果输出:

imeideviceidaccidcreatetimeappid
05gy5c5ty7890hnullNaNNaN
15gy5c5ty7890hnullNaNNaN
25rrr5NaNnullc5ty7890hNaN
35rrr5NaNnullc5ty7890hNaN
4NaNc5ty7890hnullc5ty7890h5eeey5
5NaNc5ty7890hnullc5ty7890h5eeey5
6nullc544ty7890hnullNaNNaN
7nullc544ty7890hnullNaNNaN

方法2

import json
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\json处理.xlsx")
print(df)
data = df.to_dict(orient='records')
for _ in data:
    _.update(json.loads(_['json']))
    del _['json']

df1 = pd.DataFrame(data)
df1

原表

    城市                                               json
0   重庆  {"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...
1   北京  {"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...
2   上海  {"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...
3   广州  {"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...
4   深圳  {"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...
5   地球  {"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...
6   火星  {"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...
7  太阳星  {"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...

结果输出:

城市imeideviceidaccidcreatetimeappid
0重庆5gy5c5ty7890hnullNaNNaN
1北京5gy5c5ty7890hnullNaNNaN
2上海5rrr5NaNnullc5ty7890hNaN
3广州5rrr5NaNnullc5ty7890hNaN
4深圳NaNc5ty7890hnullc5ty7890h5eeey5
5地球NaNc5ty7890hnullc5ty7890h5eeey5
6火星nullc544ty7890hnullNaNNaN
7太阳星nullc544ty7890hnullNaNNaN

方法3,取json的固定字段

import json
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\json处理.xlsx")
print(df)
tmp=[]
for line in df.json.values:
#     d=eval(line)[0] 
    d=eval(line)
    tmp.append(d.get('imei') or d.get('deviceid'))
    # tmp.append(d.get('xx')['yy']) #如果是嵌套字典,就用此方法
df['结果列']=tmp
df

原表

    城市                                               json
0   重庆  {"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...
1   北京  {"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...
2   上海  {"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...
3   广州  {"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...
4   深圳  {"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...
5   地球  {"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...
6   火星  {"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...
7  太阳星  {"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...

结果输出:

城市json结果列
0重庆{"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...5gy5
1北京{"imei":"5gy5","deviceid":"c5ty7890h","accid":...5gy5
2上海{"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...5rrr5
3广州{"imei":"5rrr5","createtime":"c5ty7890h","acci...5rrr5
4深圳{"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...c5ty7890h
5地球{"appid":"5eeey5","deviceid":"c5ty7890h","crea...c5ty7890h
6火星{"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...null
7太阳星{"imei":"null","deviceid":"c544ty7890h","accid...null
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加:2022-07-03 10:44:49  更:2022-07-03 10:45:50 
 
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