可以通过指定orient参数或使用json_normalize函数(在较旧版本的pandas中)/.explode()方法(新版本pandas中推荐)来处理。以下是一个含有嵌套结构的例子: complex_json = '[{"person": {"name": "Charlie", "details": {"age": 35, "city": "New York"}}}]' # 解析嵌套JSON df_complex = pd.json_norma...
information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False) ⚠️通过结果我们发现:json数据中全部变成了双引号,原来的字典类型数据中使用的是单引号,再看一个关于引号变化的例子: 代码语言:txt AI代码解释 >>> import json >>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4)) ...
In [258]: pd.json_normalize(data) Out[258]: id name.first name.last name.given name.family name 0 1.0 Coleen Volk NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN Mose Regner NaN 2 2.0 NaN NaN NaN NaN Faye Raker In [259]: data = [ ...: { ...: "state": "Florida", ...: "shortname": "FL...
data = json.loads(f.read()) 使用 Python JSON 模块载入数据。 json_normalize() 使用了参数record_path并设置为['students']用于展开内嵌的 JSON 数据students。 显示结果还没有包含 school_name 和 class 元素,如果需要展示出来可以使用 meta 参数来显示这些元数据: 实例 import pandasas pd import json # ...
= json.loads(json_data) # Flatten the dictionary into a DataFrame df = pd.json_normalize(...
Pandas读取 Json示例: 在下一个示例中,我们将使用Pandas的 read_json方法来读取我们前面写入的JSON文件(即data.json)。这是相当简单的,我们先将pandas导入为pd: 当你使用Jupyter Notebook时,输出将如下所示: 使用Pandas操作数据 现在我们已经将JSON文件加载到一个Pandas数据帧中,我们将使用Pandas的inplace方法来修改...
将想要处理的嵌套列表(这里是results["issues"])作为参数放进 .json_normalize 中。 过滤我们定义的FIELDS列表。 FIELDS = ["key", "fields.summary", "", "", ""] df = pd.json_normalize(results["issues"]) df[FIELDS] 1. 2. 3. 没错,就这么简单。
import pandas as pd df = pd.read_json('sites.json') print(df.to_string()) to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 实例 import pandas as pd data =[ { "id": "A001", "name": "教程", "url": "www.run.com", ...
现有一个内容不规范的json文件(books.json),需要用Python的json_normalize()函数将其标准化 file=open('books.json','r') text=file.read() text=json.loads(text) json_normalize(text,'book') 运行出现错误“ raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None ...
import pandas as pd import json df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \ header=None, index_col=0, names=['data']) df.data.apply(json.loads) \ .apply(pd.io.json.json_normalize)\ .pipe(lambda x: pd.concat(x.values)) ...