Работа с вложенными JSON

Эффективный импорт данных с pandas

Amany Mahfouz

Instructor

Вложенные JSON

JSON содержит объекты с парами «атрибут — значение»
JSON является вложенным, если значение само представляет собой объект

Пример JSON-ответа из документации Yelp Business API

Пример данных ответа Yelp с выделенными вложенными данными координат и местоположения

Пример данных ответа Yelp с выделенными вложенными данными категорий

Пример данных ответа Yelp с выделенными вложенными записями в разделе businesses

# Print columns containing nested data
print(bookstores[["categories", "coordinates", "location"]].head(3))

                                          categories  \
0   [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'}]   
1  [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'...   
2   [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'}]     

                                         coordinates  \
0  {'latitude': 37.7975997924805, 'longitude': -1...   
1  {'latitude': 37.7885846793652, 'longitude': -1...   
2  {'latitude': 37.7589836120605, 'longitude': -1...    

                                            location  
0  {'address1': '261 Columbus Ave', 'address2': '...  
1  {'address1': '50 2nd St', 'address2': '', 'add...  
2  {'address1': '866 Valencia St', 'address2': ''...

pandas.io.json

Подмодуль pandas.io.json содержит инструменты для чтения и записи JSON
- Требует отдельного оператора import
json_normalize()
- Принимает словарь или список словарей (как pd.DataFrame())
- Возвращает «плоский» датафрейм
- Шаблон имени столбца по умолчанию: attribute.nestedattribute
- Другой разделитель задаётся аргументом sep

Загрузка вложенных данных JSON

import pandas as pd
import requests

from pandas.io.json import json_normalize



# Set up headers, parameters, and API endpoint
api_url = "https://api.yelp.com/v3/businesses/search"
headers = {"Authorization": "Bearer {}".format(api_key)}
params = {"term": "bookstore", 
          "location": "San Francisco"}


# Make the API call and extract the JSON data
response = requests.get(api_url, 
                        headers=headers,
                        params=params)
data = response.json()

# Flatten data and load to dataframe, with _ separators
bookstores = json_normalize(data["businesses"], sep="_")
print(list(bookstores))

['alias', 
 'categories',
 'coordinates_latitude',
 'coordinates_longitude',
 ...
 'location_address1',
 'location_address2',
 'location_address3',
 'location_city',
 'location_country',
 'location_display_address',
 'location_state',
 'location_zip_code',
 ...
 'url']

Глубоко вложенные данные

print(bookstores.categories.head())

0     [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'}]
1    [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'...
2     [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'}]
3     [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'}]
4    [{'alias': 'bookstores', 'title': 'Bookstores'...
Name: categories, dtype: object

Глубоко вложенные данные

json_normalize()
- record_path: строка или список строк — путь к вложенным данным
- meta: список дополнительных атрибутов для загрузки в датафрейм
- meta_prefix: строка-префикс для имён столбцов из meta

Глубоко вложенные данные

# Flatten categories data, bring in business details
df = json_normalize(data["businesses"],
                    sep="_",

                    record_path="categories",

                    meta=["name", 
                          "alias", 
                          "rating", 
                          ["coordinates", "latitude"], 
                          ["coordinates", "longitude"]],

                    meta_prefix="biz_")

print(df.head(4))

        alias               title                biz_name  \
0  bookstores          Bookstores   City Lights Bookstore   
1  bookstores          Bookstores  Alexander Book Company   
2  stationery  Cards & Stationery  Alexander Book Company   
3  bookstores          Bookstores       Borderlands Books   

                              biz_alias  biz_rating  biz_coordinates_latitude  \
0   city-lights-bookstore-san-francisco         4.5                 37.797600   
1  alexander-book-company-san-francisco         4.5                 37.788585   
2  alexander-book-company-san-francisco         4.5                 37.788585   
3       borderlands-books-san-francisco         5.0                 37.758984   

   biz_coordinates_longitude  
0                -122.406578  
1                -122.400631  
2                -122.400631  
3                -122.421638

Давайте потренируемся!

Эффективный импорт данных с pandas