如何正确使用json_normalize，以便以正确的格式获取数据帧？

json_normalize是一个用于将嵌套JSON数据转换为数据帧的函数。它是pandas库的一部分，可以用于处理和分析数据。下面是关于如何正确使用json_normalize的完善和全面的答案：

json_normalize函数可以接受多种类型的输入，包括嵌套的字典、列表和嵌套的列表。它将JSON数据规范化为平面表格结构，每个键-值对或列表项将成为数据帧的一列。

使用json_normalize函数的一般语法如下：

pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None)

参数说明：

• data: 输入的JSON数据，可以是字典、列表或JSON字符串。
• record_path: 字符串或列表，用于指定要规范化的嵌套JSON的路径。默认情况下，所有顶级键将被规范化。
• meta: 字符串或列表，用于指定要保留为元数据的键的路径。这些键的值将被展开为数据帧的列，而不是作为嵌套结构。
• meta_prefix: 字符串，用于在元数据列名前添加前缀。
• record_prefix: 字符串，用于在规范化的记录列名前添加前缀。

下面是一个示例，展示如何使用json_normalize函数：

import pandas as pd
import json

# 示例数据
data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'address': {
        'street': '123 Street',
        'city': 'New York',
        'state': 'NY'
    },
    'orders': [
        {'id': 1, 'product': 'Apple', 'quantity': 2},
        {'id': 2, 'product': 'Orange', 'quantity': 3}
    ]
}

# 将嵌套JSON数据转换为数据帧
df = pd.json_normalize(data, 'orders', ['name', 'age', ['address', 'city']])

print(df)

输出结果：

   id product  quantity name  age address.city
0   1   Apple         2 John   30     New York
1   2  Orange         3 John   30     New York

在上述示例中，通过指定record_path参数为'orders'，我们规范化了嵌套的orders键的值。同时，通过meta参数，我们还展开了name、age和address.city作为数据帧的列。

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