import pandas as pd # 假设json数据为data data = { "name": "John", "age": 30, "hobbies": ["reading", "running", "swimming"] } # 将json转换为数据框架 df = pd.json_normalize(data) # 定义一个函数,用于将列表转换为字符串 def convert_list...
可以使用pd.json_normalize()来规范化这个数据: import pandas as pd # 使用 pd.json_normalize() 规范化 JSON 数据 df = pd.json_normalize(data) # 打印规范化后的 DataFrame df 在这个规范化后的 DataFrame 中,address和contacts的内容被展开成了扁平的结构。如果 JSON 数据中包含嵌套更深的层次,pd.json_...
解析一般Json对象 a_dict = {'name': 'Jacqueline'} ], } pd.json_normalize(json_obj) 此例中students键对应的值是一个列表,使用[]括起来。...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 在2.a的案例中,可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的,可以为sep赋值以更改分隔符...
-- --> 'admission': 'admission@abc.com', 'general': 'info@abc.com' }, 'tel': '123456789', } }}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_l...
users = json_normalize(json_dict['info']) users.head(3) image.png 现在company 列已经被拆分为三个新列:company.name、company.catchPhrase 和company.bs。 自定义新列的分隔符 我们可以使用 sep 参数来定义嵌套记录之间的分隔符。 users = json_normalize(json_dict['info'],sep='_') users.head(3)...
read_json 方法 read_json 方法允许我们从JSON文件中读取数据，并将其转换为Pandas DataFrame。以下是该方法的常见参数说明：● path_or_buf:JSON文件的路径或包含JSON数据的字符串。● orient:数据的方向，决定如何解析JSON数据。常见选项包括'split'、'records'、'index'、'...
frompandasimportjson_normalizeimportpandasaspd 1. 解析一个最基本的Json a. 解析一般Json对象 a_dict={'school': 'ABC primary school','location': 'London','ranking': 2}pd.json_normalize(a_dict) 输出结果为: b. 解析一个Json对象列表 json_list=[{'class': 'Year 1', 'student number': 20,...
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 ...
方法:pandas.json_normalize对于普通的多级字典如下: In [38]: d = {'id': 1, ...: 'name': '马云', ...: 'rank': 1, ...: 'score':{'数学':120, ...: '语文':116, ...: '英语':120}} In [39]: pd.DataFrame(d) Out[39]: ...
json_normalize是Pandas库中用于解析Json数据并将其转换为DataFrame的函数。以下是关于json_normalize函数的关键点和参数讲解：处理Json对象：json_normalize能够处理普通Json对象和Json对象列表。多层数据解析：对于包含多层嵌套的Json对象，json_normalize可以通过点符号分隔键来解析多层数据。通过max_level参数可以...