Python从Json字符串中提取元素

2024-02-01

我有一个 Json 字符串，我可以从中提取一些组件，例如formatted_address,lat,lng，但我无法提取其他组件的特征（值），例如交叉路口、政治、国家、行政区级别1、行政区级别2、行政区级别3、行政区级别4、行政区级别5、口语区、地区、病房、邻里、前提、次级场所等这是在long_name我期待像这样的数据表

formatted_address              px_val      py_val      political      country      administrative_area_level_1   ..  ..                 
Satya Niwas, Kanti Nagar..   19.1096591  72.8674712 Kanti Nagar,JB Nagar India   maharashtra   ..  ..                                                                 
82, Bamanpuri, Ajit Nagar..  19.109749   72.867249    Bamanpuri    India maharashtra   .. .. 
    .
    . 
    .

这是示例 JSON 字符串

{'results': [{'address_components': [{'long_name': 'Satya Niwas',
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 'status': 'OK'}

这是代码片段

    import json
    import pandas as pd
    line="json_str"
    json_st = json.loads(line)
    country=[]
    political=[]
    address_fields = { 
    'intersection': [],        
    'political': [],        
    'country': []
}

for json_str in json_st:
    address_fields = {

        'intersection': [],        
        'political': [],        
        'country': []
    }
    if isinstance(json_st,dict): 
         first_address_components = json_st['results']
         #format_add = json_st['results'][0]
    else:
         first_address_components = json_st[0]['address_components']
    for item in first_address_components:

        for field_key in address_fields.keys():
                #address_fields[field_key].append( str(format_add['formatted_address']))
              if field_key in item['types']:
               address_fields[field_key].append(item['long_name'])

    address_fields = {key: ', '.join(values) for key, values in address_fields.items()}
    country.append(address_fields['country'])   
    political.append(address_fields['political'])

它给出了错误

json_st['results']['address_components']
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-94-315fa8711f9d>", line 1, in <module>
    json_st['results']['address_components']

TypeError: list indices must be integers or slices, not str

我得到了预期 O/P 的前 3 列，但无法提取其他列。任何有关相同的建议都会有帮助

Thanks

Domnick

我会去json_normalize，想到了一行答案，但我认为不可能，即（这里我只对 px_val 和 py_val 做了，你可以对其他列做类似的事情）

from pandas.io.json import json_normalize

import pandas as pd
import json

with open('dat.json') as f:
    data = json.load(f)

result = json_normalize(data,'results')

result['px_val'] = result['geometry'].apply(json_normalize).apply(lambda x : x['location.lat'])
result['py_val'] = result['geometry'].apply(json_normalize).apply(lambda x : x['location.lng'])

print(result[['formatted_address','px_val','py_val']])



                              formatted_address        px_val      py_val
0  Satya Niwas, Kanti Nagar, J B Nagar, Andheri E...  19.109659  72.867471
1  82, Bamanpuri, Ajit Nagar, J B Nagar, Andheri ...  19.109749  72.867249
2  Todi Building, Sheth Bhavanidas Benani Marg, K...  19.109827  72.867789
3  KASI APARTMENTS, Shriniwas Bagarka Rd, Bamanpu...  19.109334  72.867052
4  Silver Line Apts., Bamanpuri, J.B. Nagar, J B ...  19.109108  72.867078
5  Gokul panch chs, 81-B, 81-B, Sheth Bhavanidas ...  19.109871  72.867057
6  Ajit Nagar, J B Nagar, Andheri East, Mumbai, M...  19.110316  72.868073
7  Bamanpuri, J B Nagar, Andheri East, Mumbai, Ma...  19.108435  72.865749
8  J B Nagar, Andheri East, Mumbai, Maharashtra 4...  19.111062  72.865592
9           Andheri East, Mumbai, Maharashtra, India  19.115491  72.872695

我尝试解析政治当然并不为这个解决方案感到自豪，即

pol = []
for i in result['address_components'].apply(json_normalize):
     pol.append(','.join(i.apply(lambda x : x['long_name'] if 'political' in x['types'] else np.nan,1).dropna()))

result['political'] = pol

Output result['political']



0    Kanti Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mumbai,Mumb...
1    Bamanpuri,Ajit Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mu...
2    Kanti Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mumbai,Mumb...
3    Bamanpuri,Kanti Nagar,J B Nagar,Andheri East,M...
4    Bamanpuri,J.B. Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mu...
5    Bamanpuri,Ajit Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mu...
6    Ajit Nagar,J B Nagar,Andheri East,Mumbai,Mumba...
7    Bamanpuri,J B Nagar,Andheri East,Mumbai,Mumbai...
8    J B Nagar,Andheri East,Mumbai,Mumbai Suburban,...
9    Andheri East,Mumbai,Mumbai Suburban,Maharashtr...
Name: political, dtype: object

将其转换为我们可以做的方法

def get_cols(st):
    pol = []
    for i in result['address_components'].apply(json_normalize):
         pol.append(','.join(i.apply(lambda x : x['long_name'] if st in x['types'] else np.nan,1).dropna()))

   return  pol

result['political'] = get_cols('political') 
# This will assign the new column political with data.

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