如何将API返回的嵌套字典数据转换为Pandas DataFrame？

针对你提供的API嵌套字典数据，要生成包含StoreCode、Long、Lat、Bake列的DataFrame，可以通过遍历提取目标字段并整理成结构化数据的方式实现，具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设API返回的数据存储在api_data变量中
api_data = {
    'Message': {'Success': True, 'ErrorMessage': ''},
    'StoresAttributes': [
        {'StoreCode': '1004',
         'Categories': [
             {'Code': 'Lctn', 'Attribute': {'Code': 'Long', 'Value': '16.99390523395146'}},
             {'Code': 'Lctn', 'Attribute': {'Code': 'Lat', 'Value': '52.56718450856377'}},
             {'Code': 'Offr', 'Attribute': {'Code': 'Bake', 'Value': 'True'}},
             {'Code': 'Pay', 'Attribute': {'Code': 'SCO', 'Value': 'True'}}
         ]},
        {'StoreCode': '1005',
         'Categories': [
             {'Code': 'Lctn', 'Attribute': {'Code': 'Long', 'Value': '14.2339250'}},
             {'Code': 'Lctn', 'Attribute': {'Code': 'Lat', 'Value': '53.8996090'}},
             {'Code': 'Offr', 'Attribute': {'Code': 'Bake', 'Value': 'True'}},
             {'Code': 'Pay', 'Attribute': {'Code': 'SCO', 'Value': 'True'}},
             {'Code': 'Offr', 'Attribute': {'Code': 'Bchi', 'Value': 'True'}}
         ]}
    ]
}

# 初始化空列表存储门店结构化数据
store_records = []

# 遍历每个门店
for store in api_data['StoresAttributes']:
    record = {'StoreCode': store['StoreCode']}
    # 遍历门店下的所有属性分类
    for cat in store['Categories']:
        attr_code = cat['Attribute']['Code']
        attr_val = cat['Attribute']['Value']
        # 仅提取目标字段
        if attr_code in ['Long', 'Lat', 'Bake']:
            # 转换数据类型：经纬度转浮点型并保留两位小数，Bake转布尔型
            if attr_code in ['Long', 'Lat']:
                record[attr_code] = round(float(attr_val), 2)
            elif attr_code == 'Bake':
                record[attr_code] = attr_val == 'True'
    store_records.append(record)

# 生成DataFrame
result_df = pd.DataFrame(store_records)
print(result_df)

代码说明 #

1. 数据提取：先从API返回的字典中取出StoresAttributes列表，这是所有门店数据的集合。
2. 字段筛选：遍历每个门店，先提取StoreCode，再遍历该门店的Categories列表，筛选出Attribute.Code为Long、Lat、Bake的属性值。
3. 类型转换：将经纬度的字符串值转为浮点型并保留两位小数，将Bake的字符串"True"转为布尔值True，保证数据格式符合需求。
4. 生成DataFrame：将整理好的门店字典列表传入pd.DataFrame()，直接生成目标结构的表格。

执行后得到的DataFrame结果如下：

StoreCode   Long    Lat   Bake
0      1004  16.99  52.57   True
1      1005  14.23  53.90   True

内容的提问来源于stack exchange，提问作者science_