一种将嵌套的json解压到dataframe中的有效方法。
将嵌套的JSON解压到DataFrame中的有效方法是使用Python的pandas库。pandas库提供了丰富的功能来处理和分析数据，包括将JSON数据转换为DataFrame的方法。
下面是一种有效的方法：
- 导入必要的库：
import pandas as pd
import json- 读取JSON数据并解压到DataFrame：
# 读取JSON文件或字符串
json_data = '''
{
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY"
},
"hobbies": ["reading", "traveling", "sports"]
}
'''
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
# 将解析后的数据转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(data)- 查看DataFrame的内容：
print(df)输出结果：
name age address.street address.city address.state \
0 John 30 123 Main St New York NY
hobbies
0 [reading, traveling, sports] 这种方法使用json.loads()函数将JSON数据解析为Python对象，然后使用pd.json_normalize()函数将解析后的数据转换为DataFrame。如果JSON数据中存在嵌套的结构，该方法会自动将嵌套的字段展开为DataFrame的列。
对于更复杂的嵌套JSON数据，可以使用record_path参数和meta参数来指定解压的路径和额外的元数据。
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注意：本回答仅提供了一种解决方法，实际应用中可能会根据具体情况进行调整和优化。
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import requests
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{ "nam
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从嵌套JSON文档中提取值
python、regex、json
我有以下的JSON结构。我试图从"brow_eventdetails“部分提取以下信息。
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我的问题是，在不使用正则表达式的情况下，有什么简单的方法可以做到这一点。换句话说，我的问题是可以使用python提取的嵌套JSON格式。
{
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"Message&#
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{
"d": [
{
"__type": "New Cust",
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"End": "
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函数读取json数据和返回元组或列表的json路径。
python、json、jsonpath
这可能是个新手的问题。
但是，当我将一个json数据和jsonPath传递给它时，我试图创建一个函数(或者找到一个有一个库的库)来返回一个元组或一个列表；如下所示：
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List1 = Extract(json_data,json_path)
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{
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浏览 0提问于2017-04-04得票数 1
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1回答
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python-3.x、mongodb、pandas、numpy
我有一个csv文件，数组为字符串格式，如下所示：
date,name,criteria
2018-05-16,John,"[{'age':35},{'birthyear':1983}]"
2018-05-16,Jane,"[{'age':36},{'birthyear':1982}]"
我正在使用Python和pandas和numpy来处理这个问题
我需要将此文件导入到MongoDB集合中，格式如下：
{
"date":'2018-05-16',
"
浏览 1提问于2018-05-16得票数 2
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