我有来自 API 的 json 空气质量数据。输出如下:
data[0]
{'94103': [{'AQI': 34,
'Category': {'Name': 'Good', 'Number': 1},
'DateObserved': '2017-10-09 ',
'HourObserved': 0,
'Latitude': 37.75,
'LocalTimeZone': 'PST',
'Longitude': -122.43,
'ParameterName': 'OZONE',
'ReportingArea': 'San Francisco',
'StateCode': 'CA'},
{'AQI': 100,
'Category': {'Name': 'Moderate', 'Number': 2},
'DateObserved': '2017-10-09 ',
'HourObserved': 0,
'Latitude': 37.75,
'LocalTimeZone': 'PST',
'Longitude': -122.43,
'ParameterName': 'PM2.5',
'ReportingArea': 'San Francisco',
'StateCode': 'CA'}]}
该列表按邮政编码嵌套，我请求了 400 多条记录。我希望能够生成一个由邮政编码索引的数据帧，并将我的属性(“AQI”、“类别”等)作为列。
在转换为数据框之前我需要创建字典吗？
最佳答案
我相信需要:
df = pd.concat([pd.concat({k: pd.DataFrame(v) for k, v in x.items()}) for x in data])
关于python - 如何在 Pandas 中将嵌套列表转换为 DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49853012/