Как запросить столбцы, которые являются списками или словарями? ⇐ Python

[Anonymous]

Как я могу запросить столбцы, которые являются списками или словарями? Вот некоторые основные данные в формате JSON.

Код: Выделить всё

[
{
"id": 1,
"name": "John Doe",
"age": 30,
"email": "john.doe@example.com",
"isStudent": false,
"hobbies": ["reading", "gaming", "hiking"],
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Anytown",
"country": "USA"
}
},
{
"id": 2,
"name": "Jane Smith",
"age": 25,
"email": "jane.smith@example.com",
"isStudent": true,
"hobbies": ["painting", "yoga", "photography"],
"address": {
"street": "456 Oak Ave",
"city": "Somewhere",
"country": "Canada"
}
},
{
"id": 3,
"name": "Bob Johnson",
"age": 42,
"email": "bob.johnson@example.com",
"isStudent": false,
"hobbies": ["cooking", "fishing", "gardening"],
"address": {
"street": "789 Pine Rd",
"city": "Otherville",
"country": "UK"
}
},
{
"id": 4,
"name": "Alice Chen",
"age": 28,
"email": "alice.chen@example.com",
"isStudent": false,
"hobbies": ["coding", "chess", "traveling"],
"address": {
"street": "321 Maple Blvd",
"city": "Techcity",
"country": "USA"
}
},
{
"id": 5,
"name": "David Wilson",
"age": 19,
"email": "david.wilson@example.com",
"isStudent": true,
"hobbies": ["basketball", "music", "movies"],
"address": {
"street": "654 Cedar Ln",
"city": "University Town",
"country": "Australia"
}
}
]

Код: Выделить всё

df = pd.read_json("file.json")

Например, я хочу найти любого, кто увлекается играми и чей город — Anytown.
Моим первоначальным инстинктом было либо разбить индексы списка и записать элементы в новые столбцы, либо прочитать значение ячейки как строку для поиска.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... s-or-dicts