你的json是无效的，你应该在loc中有一个列表，并且你有一个重复的g键。你也不能使用id作为 meta，因...
json_normalize()是一个功能强大的库，能处理各种Json数据格式。通过适当的参数配置，几乎可以应对所有Json解析场景。掌握此方法后，处理复杂Json数据将变得轻松。
用法: pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise', sep='.', max_level=None)將semi-structured JSON 數據標準化為平麵表。參數:data:字典或字典列表 未序列化的 JSON 對象。
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。json_normalize是pandas库中的一个函数,用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式。 具体来说,json_normalize函数可以将包含嵌套结构的JSON数据转换为数据帧(DataFrame),其中每个嵌套的键值对...
根据具体需求调整扁平化逻辑。 数据类型不匹配: 在将JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 时,确保数据类型正确。 使用pd.json_normalize 函数来处理复杂的嵌套 JSON 数据。 通过以上步骤和示例代码,你可以有效地从 BestBuy API 获取数据并将其扁平化,以便进行进一步的数据分析和处理。相关搜索: ...
from pandas import json_normalizeimport pandas as pd 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)b. 解析一个Json对象列表 json_list = [ {<!-- -->'cl...
pandas. io. json. json_normalize在最新版本中被弃用并删除。使用pandas. json_normalize。此外，您所...
If specifying a record_path, all elements of data should have the path. 如果上面是我的 Json_Data,它是 json_normalize 函数的输入,那么下面应该是我的输出数据帧,以低于使用 pandas.json_normalize 函数所需的输出。 价值元信息.idmeta_info.name 100.0 1 爱丽丝 200.0 1 爱丽丝 NaN 2 鲍勃 南 3 查理...
我认为您首先需要json.load而不是pd.read_json：
解析一个带有多层数据的Json 解析一个带有嵌套列表的Json 当Key不存在时如何忽略系统报错 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符 为嵌套列表数据和元数据添加前缀 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 ...