Dominando la Conversión de JSON a DataFrame de Pandas

Pandas es una poderosa biblioteca de Python para la manipulación y el análisis de datos. Con frecuencia, los datos llegan en formato JSON, lo que requiere la conversión a un DataFrame de Pandas para un procesamiento eficiente. Este artículo explora dos métodos principales para esta conversión: usando json_normalize() y read_json(), destacando sus fortalezas y debilidades.

Tabla de contenido

• Manejo eficiente de JSON anidados con json_normalize()
• Simplificación de JSON simple con read_json()

Manejo eficiente de JSON anidados con json_normalize()

La función json_normalize() sobresale cuando se trata de estructuras JSON anidadas. Aplana estos datos jerárquicos en un formato tabular, ideal para DataFrames de Pandas. Si bien requiere una comprensión más profunda de la estructura de su JSON, ofrece un control granular sobre el DataFrame resultante.

Considere este ejemplo:

import pandas as pd
import json

json_data = """
[
  {"id": 1, "name": "Alice", "address": {"street": "123 Main St", "city": "Anytown"}},
  {"id": 2, "name": "Bob", "address": {"street": "456 Oak Ave", "city": "Otherville"}}
]
"""

data = json.loads(json_data)

df = pd.json_normalize(data, record_path=['address'], meta=['id', 'name'])

print(df)

Este código carga el JSON y luego usa json_normalize(). record_path=['address'] especifica el campo anidado ‘address’ para aplanar, mientras que meta=['id', 'name'] incluye ‘id’ y ‘name’ como columnas de metadatos. El DataFrame de salida contendrá las columnas ‘street’, ‘city’, ‘id’ y ‘name’.

Ventajas de json_normalize():

• Maneja JSON anidados: Ideal para JSON complejo y jerárquico.
• Aplanamiento controlado: Control preciso sobre los campos incluidos y el aplanamiento.

Desventajas de json_normalize():

• Se requiere conocimiento de la estructura JSON: El uso efectivo exige comprender la estructura de su JSON.
• Complejidad con JSON profundamente anidados: Las estructuras extremadamente complejas pueden resultar engorrosas.

Simplificación de JSON simple con read_json()

La función read_json() ofrece un enfoque más directo, particularmente para estructuras JSON más simples. Lee directamente los datos JSON en un DataFrame de Pandas, a menudo preferido para objetos JSON más simples o cuando se trabaja con archivos JSON.

Aquí hay un ejemplo:

import pandas as pd
import json

json_data = """
[
  {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30},
  {"id": 2, "name": "Bob", "age": 25}
]
"""

df = pd.read_json(json_data)

print(df)

Este código lee directamente la cadena JSON en un DataFrame, reflejando la estructura JSON en las columnas del DataFrame.

Ventajas de read_json():

• Simple e intuitivo: Fácil de usar para estructuras JSON más simples.
• Manejo directo de archivos JSON: Lee eficientemente datos JSON de archivos usando rutas de archivos.

Desventajas de read_json():

• Manejo limitado de JSON anidados: Puede tener problemas con JSON profundamente anidados, lo que puede requerir preprocesamiento.
• Menos control sobre el aplanamiento: Ofrece menos control sobre la estructura final del DataFrame en comparación con json_normalize().

Conclusión:

Tanto json_normalize() como read_json() son valiosos para convertir JSON a DataFrames de Pandas. La mejor opción depende de la complejidad de su JSON y del control deseado sobre el DataFrame resultante. Para JSON más simple, read_json() es suficiente; para JSON anidado, json_normalize() proporciona la flexibilidad para crear un DataFrame utilizable. Recuerde instalar pandas usando pip install pandas antes de ejecutar estos ejemplos.