,可以通过以下步骤来实现:
json_normalize
函数来实现这一步骤。该函数可以将嵌套的json数据展平为Dataframe的形式。fillna
函数来填充Dataframe中的缺失值。由于我们只需要填充最后一行,可以使用ffill
方法来填充缺失值。该方法会将缺失值用该列中的前一个非缺失值进行填充。下面是一个示例代码,演示如何实现上述步骤:
import pandas as pd
# 假设json_list是包含json数据的列表
json_list = [
{"name": "John", "age": 25, "city": "New York"},
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "San Francisco"},
{"name": "Bob", "age": None, "city": None},
]
# 将json列表转换为Dataframe
df = pd.json_normalize(json_list)
# 填充最后一行的缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 打印填充后的Dataframe
print(df)
输出结果如下:
name age city
0 John 25.0 New York
1 Alice 30.0 San Francisco
2 Bob 30.0 San Francisco
在上述示例中,我们首先将json列表转换为Dataframe,然后使用fillna
函数填充缺失值。由于最后一行的缺失值被填充为前一行的值,所以"Bob"的年龄和城市与"Alice"的相同。
对于Pandas Dataframe的更多操作和用法,可以参考Pandas官方文档。
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