JSON в DataFrame Pandas с null-значениями и отсутствующими столбцами

Вопрос или проблема

f = {'results':
              [{'tables':
                        [{'rows': [{'column1': 'собака', 'column2': 'синий', 'column3': 'грустный'},
                                  { 'column2': 'красный', 'column3': 'счастливый'},
                                  {'column1': 'птица', 'column2': 'зеленый'}]
      }]}]} 

      column1     column2     column3
        собака      синий        грустный
                    красный     счастливый
        птица      зеленый        

import pandas as pd

# считываем файл
data = pd.read_json('my_dummy_file.json')

# нормализуем ваши данные
rows = data['results'][0]['tables'][0]['rows']
df = pd.json_normalize(rows)

# заполняем отсутствующие значения
df.fillna('', inplace=True)

print(df)

  column1 column2 column3
0     собака    синий     грустный
1             красный   счастливый
2    птица   зеленый

Ответ или решение

Для решения задачи по преобразованию данных из формата JSON в DataFrame библиотеки Pandas, учитывая отсутствие некоторых значений и колонок, можем воспользоваться следующим подходом.

Предположим, что у нас есть JSON-структура следующего формата:

f = {
    'results': [
        {
            'tables': [
                {
                    'rows': [
                        {'column1': 'dog', 'column2': 'blue', 'column3': 'sad'},
                        {'column2': 'red', 'column3': 'happy'},
                        {'column1': 'bird', 'column2': 'green'}
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

Наша цель заключается в том, чтобы создать DataFrame таким образом, чтобы отсутствующие значения были представлены в виде NaN, а отсутствующие столбцы корректно учитывались.

Шаги решения:

1. Импортируйте необходимые библиотеки.
2. Извлеките строки данных из нашей JSON-структуры.
3. Создайте DataFrame с помощью метода pd.json_normalize.
4. Заполните отсутствующие значения (NaN или пустые значения) в DataFrame.

Вот полный код для решения данной задачи:

import pandas as pd

# Исходные данные в формате JSON
f = {
    'results': [
        {
            'tables': [
                {
                    'rows': [
                        {'column1': 'dog', 'column2': 'blue', 'column3': 'sad'},
                        {'column2': 'red', 'column3': 'happy'},
                        {'column1': 'bird', 'column2': 'green'}
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

# Извлекаем строки из JSON-структуры
rows = f['results'][0]['tables'][0]['rows']

# Нормализуем данные и создаем DataFrame
df = pd.json_normalize(rows)

# Заполняем отсутствующие значения
df.fillna('', inplace=True)

# Печатаем итоговый DataFrame
print(df)

Ожидаемый выходной результат:

  column1 column2 column3
0     dog    blue     sad
1             red   happy
2    bird   green      

Пояснения к коду:

• Мы начинаем с импорта библиотеки Pandas.
• Затем, извлекаем строки из вложенной структуры JSON, чтобы получить необходимые данные.
• Метод pd.json_normalize позволяет конвертировать список словарей в DataFrame, корректно обрабатывая недостающие колонки.
• Метод fillna используется для заполнения NaN пустыми строками (или любыми другими значениями по вашему выбору).

Данный подход позволяет вам легко работать с JSON-данными, обрабатывая недостающие значения и обеспечивая удобное представление данных в виде таблицы, что делает возможным дальнейший анализ и манипуляцию с данными.