如何从嵌套JSON中提取日期与对应revenue值并存入DataFrame

完全可以实现，基于pandas即可快速完成转换，操作步骤如下：

• 前置依赖：如果未安装pandas，先执行安装命令：pip install pandas
• 转换代码：直接遍历JSON外层键值对，提取需要的字段构造DataFrame即可，参考代码如下：

import pandas as pd

# 原始JSON数据
json_data = {
  "2022-06-05":{
    "revenue":"287.05",
    "returns_amount":"0.00",
    "date":"2022-06-05"
  },
  "2022-06-06":{
    "revenue":"229.76",
    "returns_amount":"0.00",
    "date":"2022-06-06"
  },
  "2022-06-07":{
    "revenue":"0.00",
    "returns_amount":"0.00",
    "date":"2022-06-07"
  }
}

# 提取目标字段生成DataFrame
df = pd.DataFrame(
    [{"date": date_key, "revenue": day_data["revenue"]} for date_key, day_data in json_data.items()]
)

# 可选：将revenue字段转换为浮点数值类型，方便后续数值计算
df["revenue"] = df["revenue"].astype(float)

• 运行后得到的DataFrame结构和预期完全一致，打印结果如下：

date revenue
0  2022-06-05  287.05
1  2022-06-06  229.76
2  2022-06-07    0.00

补充：如果后续需要做时序分析，可以执行df = df.set_index("date")将date列设置为索引，适配pandas时序处理的相关接口。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jnl