使用pandas json_normalize平面化JSON数据

问题：使用pandas json_normalize平面化JSON数据是什么意思？如何使用它？

回答： 使用pandas的json_normalize函数可以将嵌套的JSON数据转换为平面化的表格结构。平面化JSON数据意味着将嵌套的JSON对象展开为扁平的键值对形式，方便数据分析和处理。

使用方法：

1. 首先，导入pandas库：import pandas as pd
2. 读取包含JSON数据的文件或从API获取JSON数据。
3. 使用json_normalize函数进行平面化操作：df = pd.json_normalize(data, "key") 其中，data是包含JSON数据的变量或对象，"key"是需要平面化的JSON对象的键。 如果JSON数据中有多个嵌套对象，可以多次使用json_normalize函数进行平面化。
4. 将平面化后的数据存储到DataFrame中，方便进一步分析和处理。

举例： 假设有以下JSON数据： { "name": "John", "age": 30, "address": { "street": "123 ABC Street", "city": "New York", "state": "NY" }, "hobbies": ["reading", "music", "sports"] }

我们可以使用以下代码对该JSON数据进行平面化操作： import pandas as pd

data = { "name": "John", "age": 30, "address": { "street": "123 ABC Street", "city": "New York", "state": "NY" }, "hobbies": ["reading", "music", "sports"] }

df = pd.json_normalize(data, "address")

输出的DataFrame将包含平面化后的数据： street city state 123 ABC Street New York NY

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