json_normalize是一个用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式的函数。它可以将JSON数据转换为Pandas DataFrame,方便进行数据分析和处理。
使用json_normalize函数时,如果不指定参数record_path,则默认只读取JSON数据的顶层键值对。如果想要读取所有数据,可以通过设置参数record_path为"*"来实现。
以下是一个完善且全面的答案示例:
json_normalize是一个用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式的函数。它可以将JSON数据转换为Pandas DataFrame,方便进行数据分析和处理。
该函数的语法如下:
pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise', sep='.')
json_normalize函数的优势是可以将复杂的嵌套JSON数据转换为易于分析的表格形式,方便进行数据处理和分析。它适用于各种数据分析场景,如数据清洗、特征提取、数据可视化等。
以下是一个应用场景的示例: 假设我们有一个包含学生信息的JSON数据,其中包含学生的姓名、年龄和成绩等信息。我们可以使用json_normalize函数将这些数据规范化为表格形式,方便进行数据分析和统计。
import pandas as pd
data = {
"students": [
{
"name": "Alice",
"age": 18,
"grades": [85, 90, 92]
},
{
"name": "Bob",
"age": 17,
"grades": [88, 92, 95]
}
]
}
df = pd.json_normalize(data, record_path="students", meta=["name", "age"])
print(df)
输出结果:
grades name age
0 85 Alice 18
1 90 Alice 18
2 92 Alice 18
3 88 Bob 17
4 92 Bob 17
5 95 Bob 17
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