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'、'...
使用json_normalize函数进行平面化操作:df = pd.json_normalize(data, "key") 其中,data是包含JSON数据的变量或对象,"key"是需要平面化的JSON对象的键。如果JSON数据中有多个嵌套对象,可以多次使用json_normalize函数进行平面化。 将平面化后的数据存储到DataFrame中,方便进一步分析和处理。 举例:假设有以下JSON数据:...
-- -->'name': 'Jacqueline'} ],}pd.json_normalize(json_obj, record_path='students', meta=['school', 'location', ['info', 'contacts', 'tel'], ['info', 'contacts', 'email', 'general']], record_prefix='students->', meta_prefix='meta->', sep='->'...
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...
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)...
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 ...
方法一:使用pd.json_normalize() item_list=[] for i in range(df.shape[0]): tmp_dict={} tmp_dict['班主任']=df.loc[i,'班主任'] for k,v in eval(df.loc[i,'学生信息']).items(): tmp_dict[k]=v item_list.append(tmp_dict) ...
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, 'room': 'Yellow'},{'class': 'Year 2...
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: ...
read_json() 用于从 JSON 格式的数据中读取并加载为一个 DataFrame。它支持从 JSON 文件、JSON 字符串或 JSON 网址中加载数据。 语法格式: importpandasaspd df=pd.read_json(path_or_buffer,# JSON 文件路径、JSON 字符串或 URLorient=None,# JSON 数据的结构方式,默认是 'columns'dtype=None,# 强制指定列...