使用Pandas从BestBuy API扁平化JSON

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。BestBuy API 提供了关于 BestBuy 产品、类别、商店等信息的数据。扁平化 JSON 是将嵌套的 JSON 数据转换为平面表格式的过程，以便更容易地进行分析和处理。

类型

Pandas 数据类型：Pandas 支持多种数据类型，如整数、浮点数、字符串、日期时间等。
JSON 数据类型：JSON 支持对象（键值对集合）、数组、字符串、数字、布尔值和 null。

应用场景

数据集成：从多个 API 获取数据并整合到一个数据集中进行分析。
数据清洗：处理嵌套的 JSON 数据，提取所需信息并进行清洗。
数据分析：对扁平化的数据进行统计分析、可视化等。

示例代码

假设我们从 BestBuy API 获取了一个嵌套的 JSON 数据，以下是如何使用 Pandas 将其扁平化的示例：

import pandas as pd
import requests

# 获取 BestBuy API 数据
url = "https://api.bestbuy.com/v1/products.json"
params = {
    "apiKey": "your_api_key",
    "pageSize": 10,
    "format": "json"
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# 扁平化 JSON 数据
def flatten_json(y):
    out = {}

    def flatten(x, name=''):
        if type(x) is dict:
            for a in x:
                flatten(x[a], name + a + '_')
        elif type(x) is list:
            i = 0
            for a in x:
                flatten(a, name + str(i) + '_')
                i += 1
        else:
            out[name[:-1]] = x

    flatten(y)
    return out

flat_data = [flatten_json(item) for item in data['products']]

# 转换为 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(flat_data)

# 显示数据
print(df.head())

参考链接

解决常见问题

API 请求失败：
- 确保 API 密钥正确。
- 检查网络连接和 API 端点是否可用。

JSON 数据结构复杂：
- 使用递归函数（如示例中的 flatten_json）来处理嵌套的 JSON 数据。
- 根据具体需求调整扁平化逻辑。
数据类型不匹配：
- 在将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 时，确保数据类型正确。
- 使用 pd.json_normalize 函数来处理复杂的嵌套 JSON 数据。

通过以上步骤和示例代码，你可以有效地从 BestBuy API 获取数据并将其扁平化，以便进行进一步的数据分析和处理。