# 使用 json_normalize 规范化,指定嵌套层次分隔符 df_nested = pd.json_normalize(data_nested, sep='_') # 打印 DataFrame print(df_nested) 在这个例子中,我们通过指定 sep 参数,将嵌套的 JSON 结构规范化成了 DataFrame。 总结 通过本教程,你学习了如何使用 Pandas 中的 json_normalize 函数将嵌套的 JSON...
df=pd.read_json('sites.json') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 实例 importpandasaspd data=[ { "id":"A001", "name":"菜鸟教程", "url":"www.runoob.com", "likes":61 ...
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", "work":"987-654-3210" } } } 我们可以使用sep参数指定嵌套层次的分隔符: # 嵌套 JSON 数据 data_nested={ "name":"John...
json_normalize() 使用了参数 record_path 并设置为 ['students'] 用于展开内嵌的 JSON 数据 students。 显示结果还没有包含 school_name 和 class 元素,如果需要展示出来可以使用 meta 参数来显示这些元数据: 实例import pandas as pd import json # 使用 Python JSON 模块载入数据 with open('nested_list.json...
importpandasaspdimportjson# 使用 Python JSON 模块载入数据withopen('data/nested_mix.json','r')asf: data = json.loads(f.read()) df = pd.json_normalize( data, record_path=['students'], meta=['class', ['info','president'],# 类似 info.president['info','contacts','tel'] ...
嵌套JSON是指JSON对象中包含了其他JSON对象或数组的数据结构。在数据分析和处理中,嵌套JSON经常出现在一些复杂的数据源中,例如API返回的数据、日志文件等。 Pandas是一个强大的数据分析工具,可以轻松地将嵌套JSON数据加载到Dataframe中进行处理。通过使用Pandas的json_normalize函数,可以将嵌套的JSON数据展平为扁平的表格形...
df = pd.json_normalize(df['nested_array_column']) 在上述代码中,nested_array_column是包含嵌套数组的列名。通过这个函数,我们可以将嵌套数组展开为新的DataFrame。 Pandas还提供了其他一些函数来处理JSON数据,例如pd.json_normalize()可以展开多层嵌套的JSON数据,pd.DataFrame.to_json()可以将DataFrame保存为JSON文...
df= pd.read_json(URL) print(df) 以上实例输出结果为: id name url likes0A001教程www.run.com611A002Googlewww.google.com1242A003淘宝www.taobao.com45 内嵌的 JSON 数据 假设有一组内嵌的 JSON 数据文件nested_list.json: nested_list.json 文件内容 ...
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 ...
Pandas 有一个很好的内置函数,称为 json_normalize(),可以将简单到中等半结构化的嵌套 JSON 结构扁平化为扁平表。 语法:pandas.json_normalize(data, errors='raise', sep='.', max_level=None) 参数: 数据- 字典或字典列表 错误- {‘raise’, ‘ignore’},默认‘raise’ ...