Pandas:如何根据每行包含json的列值创建新的dataframe？

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。要根据每行包含JSON的列值创建新的DataFrame，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import json

1. 创建包含JSON的列的DataFrame：

data = {'col1': ['{"name": "John", "age": 30}', '{"name": "Alice", "age": 25}']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 解析JSON并创建新的DataFrame：

df['col1'] = df['col1'].apply(json.loads)
new_df = pd.json_normalize(df['col1'])

在上述代码中，我们使用json.loads函数将JSON字符串解析为Python对象，并使用pd.json_normalize函数将嵌套的JSON结构展平为新的DataFrame。

最终，new_df将包含解析后的JSON数据，可以根据需要进行进一步的数据分析和处理。

Pandas的优势在于其简单易用的API和丰富的数据操作功能，适用于各种数据处理和分析任务。对于处理包含JSON的数据，Pandas提供了方便的函数和方法，如json_normalize用于展平嵌套的JSON数据。

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