如何用pandas.io.json.read_json加载嵌套的数据框？

pandas.io.json.read_json函数可以用于加载嵌套的数据框。具体步骤如下：

1. 首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令安装pandas库：
2. 首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令安装pandas库：
3. 导入pandas库：
4. 导入pandas库：
5. 使用pandas.io.json.read_json函数加载嵌套的数据框。该函数的参数可以是文件路径、URL、文件对象或包含JSON字符串的字符串。以下是使用文件路径作为参数的示例：
6. 使用pandas.io.json.read_json函数加载嵌套的数据框。该函数的参数可以是文件路径、URL、文件对象或包含JSON字符串的字符串。以下是使用文件路径作为参数的示例：
7. 如果数据框是嵌套的，可以通过指定orient参数为'records'来加载嵌套的数据框：
8. 如果数据框是嵌套的，可以通过指定orient参数为'records'来加载嵌套的数据框：
9. 如果数据框中包含日期时间信息，可以通过指定convert_dates参数为True来将其转换为日期时间类型：
10. 如果数据框中包含日期时间信息，可以通过指定convert_dates参数为True来将其转换为日期时间类型：
11. 还可以通过其他参数来自定义加载过程，例如指定数据框的列名、数据类型等。

加载完成后，可以对数据框进行各种操作和分析，例如数据清洗、数据转换、统计计算等。

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参考链接：

• pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/
• 腾讯云数据库TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云人工智能AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab