当尝试使用 json_normalize 函数标准化 pandas 数据框中的一系列时，我收到错误:
"AttributeError: 'float' object has no attribute 'items'"
该系列的每一行都包含一个嵌套的 json，尽管有些行不包含该系列中某些 json' 中存在的所有属性
这些嵌套的 json 中还有一个字段 "timestamp":{"$date":1578411194000} ，该字段也存在于同一数据帧的另一列中，这给了我另一个错误尝试压平其他系列。
我假设 AttributeError 与并非所有 JSON 都包含所有字段或某物有关。这些 timestamps.json_normalize 确实适用于其他一些 df 列。
我希望这是足够的信息。提前非常感谢!
最佳答案
如果存在可以使用 dropna() 解决的 NaN 字段，则可能会发生这种情况:
pd.json_normalize(df.explode("field")["field"]))
=> AttributeError: 'float' object has no attribute 'items'
pd.json_normalize(df.explode("field")["field"].dropna())
=> no error
关于python - 使用 pandas.io.json.json_normalize 获取 "AttributeError: ' float' 对象没有属性 'items'“，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60230444/