从pandas DataFrame中的列中提取JSON数据

可以使用pandas库中的json_normalize函数。该函数可以将包含JSON数据的列展开为多列，并将JSON数据解析为相应的Python对象。

以下是完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用json_normalize函数从DataFrame的列中提取JSON数据。该函数可以将包含JSON数据的列展开为多列，并将JSON数据解析为相应的Python对象。

使用方法如下：

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

# 创建包含JSON数据的DataFrame
data = {'id': [1, 2, 3],
        'info': [{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'},
                 {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'San Francisco'},
                 {'name': 'Bob', 'age': 35, 'city': 'Seattle'}]}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取JSON数据
df_normalized = json_normalize(df['info'])

# 打印提取后的DataFrame
print(df_normalized)

输出结果为：

   name  age            city
0  John   30       New York
1  Alice  25  San Francisco
2  Bob    35       Seattle

在上述示例中，我们创建了一个包含JSON数据的DataFrame，其中info列包含了包含个人信息的JSON对象。使用json_normalize函数，我们将info列展开为多列，并将JSON数据解析为相应的Python对象。最后，我们打印提取后的DataFrame。

这种方法适用于DataFrame中的列包含嵌套的JSON数据。如果列中的JSON数据是扁平的，可以直接使用pd.read_json函数读取JSON数据并创建DataFrame。

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