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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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