重复功能以提取相似信息

Question

[这是我使用熊猫打开和读取json文件的方式。我真的很感谢熊猫的力量：）

import pandas as pd

df = pd.read_json("https://datameetgeobk.s3.amazonaws.com/cftemplates/EyeOfCustomer.json")

def mytype(mydict):
    try:
        if mydict["Type"]:
            return mydict["Type"]
    except:
        pass


df["myParametersType"] = df.Parameters.apply(lambda x: mytype(x))

问题是，我还需要“描述”和“默认”值以及“类型”字符串。我已经写了一个提取上述类型的函数。我真的需要再编写两个如下所示的函数吗？

def mydescription(mydict):
    try:
        if mydict["Description"]:
            return mydict["Description"]
    except:
        pass


def mydefault(mydict):
    try:
        if mydict["Default"]:
            return mydict["Default"]
    except:
        pass

df["myParametersDescription"] = df.Parameters.apply(lambda x: mydescription(x))
df["myParametersDefault"] = df.Parameters.apply(lambda x: mydefault(x))

如果字典包含三个以上的键，我将如何处理？

决赛桌应该看起来像这样...

df.iloc [:, -3：]。dropna（how =“ all”）

myParametersType    myParametersDescription myParametersDefault
pInstanceKeyName    AWS::EC2::KeyPair::KeyName  The name of the private key to use for SSH acc...   None
pTwitterTermList    String  List of terms for twitter to listen to  'your', 'search', 'terms', 'here'
pTwitterLanguages   String  List of languages to use for the twitter strea...   'en'
pTwitterAuthConsumerKey String  Consumer key for access twitter None
pTwitterAuthConsumerSecret  String  Consumer Secret for access twitter  None
pTwitterAuthToken   String  Access Token Secret for calling twitter None
pTwitterAuthTokenSecret String  Access Token Secret for calling twitter None
pApplicationName    String  Name of the application deploying for the EyeO...   EyeOfCustomer
pVpcCIDR    String  Please enter the IP range (CIDR notation) for ...   10.193.0.0/16
pPublicSubnet1CIDR  String  Please enter the IP range (CIDR notation) for ...   10.193.10.0/24

Answer 1

def func(mydict, val):
    try:
        if mydict[val]:
            return mydict[val]
    except:
        pass

df["myParametersType"] = df.Parameters.apply(lambda x: func(x, 'Type'))
df["myParametersDescription"] = df.Parameters.apply(lambda x: func(x, 'Description'))
df["myParametersDefault"] = df.Parameters.apply(lambda x: func(x, 'Default'))
df = df.iloc[:, -3:].dropna(how="all")