ある日pandasのread_jsonで辞書形式のデータを読み込んでて気づいたもの。
1.起
こういうデータを
[{"label":"20/00","x":297.0729064941406,"y":-385.3456726074219,"id":"145", "attributes":{"time":"1530"},"color":"rgb(153,153,153)","size":16.59930992126465},{"label":"10/04","x":4398.1484375,"y":-2204.3076171875,"id":"2692","attributes":{"time":"2460"},"color":"rgb(153,153,153)","size":4.0},・・・略・・・}]
こう読み込んだ。
df = pd.read_json("20153_nodes.json",orient="records")
ふとdfで出力してみるとセルの中に辞書っぽいものが！
attribute…ほんとは辞書の中の値を取り出したいのに。
どうも辞書の中に辞書形式でデータが入ってたようで。
2.承
まあstr⇒置換しちゃえばいいやと思ったらできない！(NaNになってしまう)
辞書で入っている！
df['attributes'] = df['attributes'].str.replace("{'time", "")
3.転
ネット上でそれらしき情報があったので、参考に。しかし意味不明の日本語。結果として無事にできました。
df["attributes"] = df["attributes"].apply(pd.Series)
4.結
pandasってネスト状態の辞書もちゃんとそのまま読み込むんだなーと感心。
今回はネスト内で値が１つしかなかったけど、複数あっても上記方法で分解してから、
mergeかjoinで連結すればもとのdfにひっつけられますね。