pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表,使用[]括起来。直接采用上述的方法进行解析,则得到的结果如下: students部分的数据并未被成功解析,此时可以为record_path设置值即可,调用方式为pd.json_normalize(json_obj, record_path='students'),在此调用方式下,得到的结果只包含了name部分的...
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: 代码语言:txt 复制 pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise', sep='.') ...
pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表,使用[]括起来。直接采用上述的方法进行解析,则得到的结果如下: students部分的数据并未被成功解析,此时可以为record_path设置值即可,调用方式为pd.json_normalize(json_obj, record_path='students'),在此调用方式下,得到的结果只包含了name...
pd.json_normalize(json_obj) 1. 输出的结果如下 可以从输出的结果中看到,“老师”这一列中的值并没有被拆开来,是用一个[]括起来的列表,这里我们就可以使用参数“record_path”,其功能是将json对象中的嵌套列表单独展示出来, 我们还可以通过“meta”为该结果添加其他的内容, 04 为嵌套层级的json格式数据添加...
部分的数据并未被成功解析,此时可以为record_path设置值即可,调用方式为pd.json_normalize(json_obj, record_path='students'),在此调用方式下,得到的结果只包含了name部分的数据。 若要增加其他字段的信息,则需为meta参数赋值,例如下述调用方式下,得到的结果如下: ...
通过指定 record_path 参数,我们将嵌套数组规范化成了 DataFrame。 处理嵌套 JSON json_normalize 还支持处理嵌套的 JSON 结构。考虑以下 JSON: { "name": "John", "age": 30, "contact": { "email": "john@example.com", "phone": { "home": "123-456-7890", ...
record_path:用于指定需要解析的JSON数据的路径,可以是字符串或列表。 meta:用于指定需要包含在结果DataFrame中的额外元数据。 errors:用于指定如何处理解析错误,可选值包括'raise'、'ignore'和'warn'。 sep:用于指定分隔符,以处理多重索引。 具体使用方法可以参考官方文档:json_normalize ...
data=json.load(f)df_=json_normalize(data,# 这里是你需要最后每个展平最小项展示的字段record_path...
通过指定record_path参数,我们将嵌套数组规范化成了 DataFrame。 处理嵌套 JSON json_normalize还支持处理嵌套的 JSON 结构。考虑以下 JSON: { "name":"John", "age":30, "contact":{ "email":"john@example.com", "phone":{ "home":"123-456-7890", ...
# 使用路径而不是直接用results["issues"]pd.json_normalize(results, record_path="issues")[FIELDS] 1. 定义分隔符 还可以使用sep参数自定义嵌套结构连接的分隔符,比如下面将默认的“.”替换“-”。 #用 "-" 替换默认的 "."FIELDS = ["key", "fields-summary", "fields-issuetype-name", "fields-sta...