のpythonパンダ - 例外TypeError JSONをパース：文字列のインデックスは整数

Question

このようなJSONファイルの外観のレコード（「栄養素」とはどのようなものか注意してください）でなければなりません：

{ 
"id": 21441, 
"description": "KENTUCKY FRIED CHICKEN, Fried Chicken, EXTRA CRISPY, 
Wing, meat and skin with breading", 
"tags": ["KFC"], 
"manufacturer": "Kentucky Fried Chicken", 
"group": "Fast Foods", 
"portions": [ 
{ 
"amount": 1, 
"unit": "wing, with skin", 
"grams": 68.0 
}, 
... 
], 
"nutrients": [ 
{ 
"value": 20.8, 
"units": "g", 
"description": "Protein", 
"group": "Composition" 
}, 
{'description': 'Total lipid (fat)', 
'group': 'Composition', 
'units': 'g', 
'value': 29.2} 
... 
] 
} 

次はからのコードです本の運動*。これは、いくつかの論争が含まれており、単一の大きなテーブルに各食品の栄養素を組み立て：

import pandas as pd 
import json 

db = pd.read_json("foods-2011-10-03.json") 

nutrients = [] 

for rec in db: 
    fnuts = pd.DataFrame(rec["nutrients"]) 
    fnuts["id"] = rec["id"] 
    nutrients.append(fnuts) 

しかし、私は次のエラーを取得すると、私はその理由を把握することはできません。

---

TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-23-ac63a09efd73> in <module>() 
     1 for rec in db: 
----> 2  fnuts = pd.DataFrame(rec["nutrients"]) 
     3  fnuts["id"] = rec["id"] 
     4  nutrients.append(fnuts) 
     5 

TypeError: string indices must be integers 

を*これは本の例です

Answer 1

for rec in db列名を繰り返します。行を反復するには、

for id, rec in db.iterrows(): 
    fnuts = pd.DataFrame(rec["nutrients"]) 
    fnuts["id"] = rec["id"] 
    nutrients.append(fnuts) 

これは、（構築に必要なすべてのdicts）しかし少し遅いです。 itertuplesは高速です。あなたはたったの約2つのシリーズを気にするのではなく、シリーズを反復処理することは、直接、おそらく最速です：

for id, value in zip(db['id'], db['nutrients']): 
    fnuts = pd.DataFrame(value) 
    fnuts["id"] = id 
    nutrients.append(fnuts) 

Answer 2

コードは正常に動作しますが、コードは正常に動作しますが、jsonは次のようになります。

[{ 
"id": 21441, 
"description": "KENTUCKY FRIED CHICKEN, Fried Chicken, EXTRA CRISPY,Wing, meat and skin with breading", 
"tags": ["KFC"], 
"manufacturer": "Kentucky Fried Chicken", 
"group": "Fast Foods", 
"portions": [ 
{"amount": 1, 
"unit": "wing, with skin", 
"grams": 68.0}], 
"nutrients": [{ 
"value": 20.8, 
"units": "g", 
"description": "Protein", 
"group": "Composition" 
}, 
{'description': 'Total lipid (fat)', 
'group': 'Composition', 
'units': 'g', 
'value': 29.2}]}] 

これは1レコードのみの例です。

Answer 3

Amadanは質問に答えたが、私は彼の答えを見に、この前のようにそれを解決するために管理：

for i in range(len(db)): 
    rec = db.loc[i] 
    fnuts = pd.DataFrame(rec["nutrients"]) 
    fnuts["id"] = rec["id"] 
    nutrients.append(fnuts)