如何从熊猫数据框中以列形式存在的json格式数据中检索某些键和值

Question

我有一个如下所示的数据框（列名 - 日期、错误消息、消息）

data = """Date|Error|message

   26/11/19   |   unauthorized access | {"eventVersion":"1.05","userIdentity":"type":"IAMUser","principalId":"AIDAIETZDDDVS36MMCHPS","arn":"arn:aws:iam::819490967212:user/IAMAdmin","accountId":"819490967212","accessKeyId":"ASIA35TLXZ2WPIBTBWP2","userName":"IAMAdmin","sessionContext":{"sessionIssuer":{},"webIdFederationData":{},"attributes":{"mfaAuthenticated":"false","creationDate":"2019-12-19T03:14:04Z"}}"""

from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(data),sep='|)

print(df)

Date        Error   message

0   26/11/19    unauthorized access {"eventVersion":"1.05","userIdentity":"type":...

消息列的每一行都有类似json格式的数据。

如何从“消息”列中检索某些键及其各自的值("userName", "account ID")，以便这些键可以成为新列。

尝试使用 python 但无法检索

Answer 1

您可以使用 json 或 pandasimport json#some JSON:x =  '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}'# parse x:y = json.loads(x)# the result is a Python dictionary:print(y["age"])或者您可以使用 pandas.read_json() 它以相同的方式工作，但您应该使用方向。在这里查看：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_json.html

Answer 2

df['userName'] = df['message'].apply(lambda x: x.get('userName')) df['account'] = df['message'].apply(lambda x: x.get('account'))