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...
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...
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'...
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 如果设置max_level=2,则输出结果为下图所示,contacts下的em...
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 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 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,...
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'、'columns'和&#...
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...
json_normalize()函数参数讲解 先确保安装了Pandas库。以下是json_normalize()的基本用法和示例：1. 解析一个基本Json对象：输出结果展示了Json数据转化为DataFrame的实例。2. 解析Json对象列表：输出结果展示了列表中多个Json对象的解析。3. 解析带有多层数据的Json对象：结果展示了解析多层键的实例，通过点...
当我使用标准化这个数据结构时pd.io.json.json_normalize,我得到一个包含 1 行的数据框,并且每个数据项重复列标题。如何使重复的列显示为行而不是列?我目前得到这个field1 | field2 | field3 | field1 |field2 | field3 foo | bar | baz | foo1 | bar1 | baz1 Run...