即record_path = ['students', 'university],结果无济于事# 于是决定分两次进行解析，分别将record_path设置成为university和students,最终将2个结果合并起来df1 = pd.json_normalize(json_obj, record_path=['university'], meta=['school', 'location', ['info', 'contacts', 'tel'...
回答:使用pandas的json_normalize函数可以将嵌套的JSON数据转换为平面化的表格结构。平面化JSON数据意味着将嵌套的JSON对象展开为扁平的键值对形式,方便数据分析和处理。 使用方法: 首先,导入pandas库:import pandas as pd 读取包含JSON数据的文件或从API获取JSON数据。 使用json_normalize函数进行平面化操作:df = pd....
并设定好相应的paramsr=requests.get(url,params={"appid":"59257444","appsecret":"uULlTGV9 ",'city':'深圳'})# 将获取到的值转换为json对象result=r.json()df=json_normalize(result,meta=['city','cityid','update_time'],record_path=['data'])df...
使用record_prefix和meta_prefix参数为列名添加前缀。8. 从URL获取并解析Json数据：使用requests库从URL获取数据，然后进行解析。9. 探究多个嵌套列表的Json解析：在Json对象中存在多个嵌套列表时，需要先解析为多个DataFrame，再拼接。总结 json_normalize()是一个功能强大的库，能处理各种Json数据格式。通过...
pd.json_normalize(json_obj) 输出结果为: 多层key之间使用点隔开,展示了所有的数据,这已经解析了3层,上述写法和pd.json_normalize(json_obj, max_level=3)等价。 如果设置max_level=1,则输出结果为下图所示,contacts部分的数据汇集成了一列 ...
import pandas as pd import json with open('data2.json', encoding='utf-8') as f: data = json.loads(f.read()) df = pd.json_normalize( data, record_path=['player'], meta = [ 'season', ['info', 'coach'], ['info', '主场'] ] ) print(df) --- 输出结果如下: number name...
在Pandas DataFrame中使用json_normalize访问特定字段的方法如下: 1. 首先,确保你已经导入了Pandas库:import pandas as pd 2. 使用json...
官网地址:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.io.json.json_normalize.html 先看简单的dict如何转化df: 只要一行代码:pd.DataFrame(data)就可以完成 data={'user_id':'100001','user_name':'小明','addr':'北京市','phone':'130***0000','describe':[{'subject':...
通过URL获取Json数据并进行解析 探究:解析带有多个嵌套列表的Json json_normalize()函数参数讲解 参数讲解 在进行代码演示前先导入相应依赖库,未安装pandas库的请自行安装(此代码在Jupyter Notebook环境中运行)。 frompandasimportjson_normalizeimportpandasaspd
可以看出由于read_json直接对字符串进行的解析,其效率是最高的,但是其对JSON串的要求也是最高的,需要满足其规定的格式才能够读取。其支持的格式可以在pandas的官网点击打开链接可以看到。然而json_normalize是解析json串构造的字典的,其灵活性比read_json要高很多。但是令人意外的是,其效率还不如我自己解析来得快(自...