使用pandas讀取csv文件中的嵌套json？

我有一個csv文件，其中的行看起來像這樣：

745198;2024-09-10 10:09:10.7;leaf-2;{"Accelerometer": {"X": 0.055297852, "Y": 0.993530273, "Z": 0.000244141}}
745199;2024-09-10 10:09:10.71;leaf-2;{"Accelerometer": {"X": 0.056274414, "Y": 0.994384766, "Z": 0.000976563}}
745200;2024-09-10 10:09:10.721;leaf-2;{"Accelerometer": {"X": 0.055786133, "Y": 0.994018555, "Z": 0.000854492}}
745201;2024-09-10 10:09:10.732;leaf-2;{"Accelerometer": {"X": 0.055053711, "Y": 0.993530273, "Z": 0.000854492}}

我想將這些數(shù)據(jù)讀入dataframe，并以某種方式將3個加速度計數(shù)據(jù)分為單獨的列，但我還沒有找到一個好的方法。我搜索過類似的案例，用pandas將一列詞典拆分/分解為單獨的列，但建議的解決方案似乎都不起作用。

我可以創(chuàng)建一個for循環(huán)，逐行手動提取我需要的信息，但我想應該有一種我不知道的快速方法來做到這一點。

發(fā)布于 11 月前

? 最佳回答：

首先將“加速度計”列中的JSON字符串轉(zhuǎn)換為字典：

df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=None, names=['ID', 'Timestamp', 'Device', 'Accelerometer'])

df['Accelerometer'] = df['Accelerometer'].apply(json.loads)

然后將“加速計”列標準化為單獨的列：

accelerometer_df = pd.json_normalize(df['Accelerometer'])
accelerometer_df.columns = ['X', 'Y', 'Z']

最后將原始的DataFrame與新的加速計列連接起來：

result_df = pd.concat([df.drop(columns=['Accelerometer']), accelerometer_df], axis=1)
print(result_df)

The output:

       ID                Timestamp  Device         X         Y         Z
0  745198    2024-09-10 10:09:10.7  leaf-2  0.055298  0.993530  0.000244
1  745199   2024-09-10 10:09:10.71  leaf-2  0.056274  0.994385  0.000977
2  745200  2024-09-10 10:09:10.721  leaf-2  0.055786  0.994019  0.000854
3  745201  2024-09-10 10:09:10.732  leaf-2  0.055054  0.993530  0.000854

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