]pd.json_normalize( data, record_path =['students'], meta=['class', 'room', ['info', 'teachers', 'math']])在class等于Year 2的Json对象中，teachers下的math键不存在，直接运行上述代码会报以下错误，提示math键并不总是存在，且给出了相应建议：Try running with errors='ignore'。添加...
代码语言:txt 复制 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...
# 使用 json_normalize 规范化,指定嵌套数组路径 df_with_array = pd.json_normalize(data_with_array, record_path='skills') # 打印 DataFrame print(df_with_array) 通过指定 record_path 参数,我们将嵌套数组规范化成了 DataFrame。 处理嵌套 JSON json_normalize 还支持处理嵌套的 JSON 结构。考虑以下 JSON...
首先,导入pandas库:import pandas as pd 读取包含JSON数据的文件或从API获取JSON数据。 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。
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) ...
{"course_name": "English", "grades": [75, 80]}]}]'data = json.loads(json_str)# 第一步:展开 courses 列表df1 = pd.json_normalize(data, record_path='courses', meta='name')# 第二步:展开 grades 列表df2 = pd.json_normalize(df1.to_dict(orient='records'), record_path='grades', ...
# 使用 json_normalize 规范化 df = pd.json_normalize(data) # 打印 DataFrame print(df) 运行上述代码,你将得到一个包含规范化数据的 DataFrame。 处理嵌套数组 json_normalize 也可以处理包含嵌套数组的 JSON 数据。考虑以下 JSON: { "name": "John", ...
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 ...
pd.read_json() - 读取 JSON 数据 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...
在Pandas中处理JSON数据可以通过pd.read_json()函数来读取JSON数据并转换为DataFrame对象。也可以使用json_normalize()函数将嵌套的JSON数据转换为扁平化的DataFrame对象,方便进行数据分析和处理。 例如,可以使用以下代码读取JSON数据并转换为DataFrame对象: import pandas as pd # 读取JSON数据并转换为DataFrame对象 df =...