Python JSON Pandas Dataframe

Question

ich mit einer JSON-Antwort arbeite, die wie ein viel verschachtelter Wörterbuch unten formatiert ist:

{u'addresses': [], 
u'application_ids': [20855193], 
u'applications': [{u'answers': [{u'answer': u'Indeed ', 
            u'question': u'How did you hear?'}], 
        u'applied_at': u'2015-10-29T22:19:04.925Z', 
        u'candidate_id': 9999999, 
        u'credited_to': None, 
        u'current_stage': {u'id': 9999999, 
             u'name': u'Application Review'}, 
        u'id': 9999999, 
        u'jobs': [{u'id': 9999999,u'name': u'ENGINEER'}], 
        u'last_activity_at': u'2015-10-29T22:19:04.767Z', 
        u'prospect': False, 
        u'rejected_at': None, 
        u'rejection_details': None, 
        u'rejection_reason': None, 
        u'source': {u'id': 7, u'public_name': u'Indeed'}, 
        u'status': u'active'}], 
u'attachments': [{u'filename': u'Jason_Bourne.pdf', 
        u'type': u'resume', 
        u'url': u'https://resumeURL'}], 
u'company': None, 
u'coordinator': {u'employee_id': None, 
        u'id': 9999999, 
        u'name': u'Batman_Robin'}, 
u'email_addresses': [{u'type': u'personal', 
         u'value': u'jasonbourne@gmail.com'}], 
u'first_name': u'Jason', 
u'id': 9999999, 
u'last_activity': u'2015-10-29T22:19:04.767Z', 
u'last_name': u'Bourne', 
u'website_addresses': []} 

ich die JSON in eine Tabelle zu glätten bin versucht und habe folgendes Beispiel auf gefunden die Pandas Dokumentation:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.io.json.json_normalize.html

Aus irgendeinem Grund alle Daten direkt unter dem Header gibt ‚Anwendungen‘ als ein Zeichen pro Zeile. wenn ich nenne zum Beispiel:

timeapplied = json_normalize(data,['applications', ['applied_at']]) 

ich:

0 
0 2 
1 0 
2 1 
3 5 
4 - 
5 1 
6 0 
7 - 
8 2 
9 9 
10 T 
11 2 
12 2 
13 : 
14 1 
15 9 
16 : 
17 0 
18 4 
19 . 
20 9 
21 2 
22 5 
23 Z 

Gibt es eine Möglichkeit, um diese so kann ich die Normalisieren-Funktion nutzen?

Danke!

Answer 1

Ihr Anruf:

timeapplied = json_normalize(data,['applications', ['applied_at']]) 

Ein Aufruf json_normalize besteht aus den unten aufgeführten Parameter,

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

Sie passieren ['applications', ['applied_at']] als record_path. Offensichtlich bedeutet dies, dass die unter data['applications]['applied_at'] bereitgestellten Daten als ein Array von Datensätzen verwendet werden. In diesem Fall wird die Zeichenfolge als eine Liste von Zeichen verwendet. Daher erhalten Sie Zeilen, die jedem Zeichen entsprechen.

einfach zu erhalten alle Daten unter der Überschrift 'Anwendungen' als Datenrahmen verwenden:

applied = json_normalize(data, 'applications') 

applied_at als einzelne Säule zu erhalten, verwenden Sie dann:

applied_at = applied.applied_at 

oder

applied_at = applied['applied_at']