Python中可以使用递归函数来实现类似于json_normalize的扁平化操作。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 def flatten_json(json_data, prefix=''): flattened_data = {} if isinstance(json_data, dict): for key, value in json_data.items(): new_key = prefix + '.' + key if prefix else ...
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以下是一个Python函数,用于将复杂的JSON对象转换成扁平化的结构: 代码语言:txt 复制 def flatten_json(y): out = {} def flatten(x, name=''): if type(x) is dict: for a in x: flatten(x[a], name + a + '.') elif type(x) is list: i = 0 for a in x: flatten(a, name + str...
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import json import pandas as pd from pandas.io.json import json_normalize data = json.load(open('C:/Users/Muj/Downloads/Linkedin data/follower_statistics_per_day.json')) def flatten_json(y): out = {} def flatten(x, name=''): if type(x) is dict: for a in x: flatten(x[a], ...
1. json to excel 1 #!/usr/bin/python 2 # encoding: utf-8 3 # lib: pandas, flatten_json 4 # author: Chita 5 import json 6 import os 7 import time 8 import pandas as pd 9 from flatten_json import flatten 10 11 12 def json_to_excel(filename): 13 all_json_data_list = [] ...
flatten(a, name + str(i) + '_') i += 1 else: out[name[:-1]] = x flatten(y) return out 不幸的是,这完全压平了整个 JSON,这意味着如果您有多层 JSON(许多嵌套字典),它可能会将所有内容压平成包含大量列的单行。 最后,我使用的是json_normalize()并指定了我需要的结构。可以在此处找到一个很...
# 解析JSON数据 data = json.loads(json_payload) # 转换为扁平化字典 flattened_data = flatten_json(data) # 打印结果 for key, value in flattened_data.items(): print(key, ":", value) 以上代码将输出以下结果: 代码语言:txt 复制 name : John ...
which you want to flatten. Just apply flatten:from flatten_json import flatten flatten(dic)Results:{'a': '1', 'b': '2', 'c_0_d_0': '2', 'c_0_d_1': '3', 'c_0_d_2': '4', 'c_0_e_0_f': '1', 'c_0_e_0_g': '2'}...
pip install flatten_json flatten Usage Let's say you have the following object: dic={"a":1,"b":2,"c": [{"d": [2,3,4],"e": [{"f":1,"g":2}]}] } which you want to flatten. Just applyflatten: fromflatten_jsonimportflattenflatten(dic) ...