以一种优雅的方式将json塑造成pandas DataFrame (没有for循环)_在pandas DataFrame中，有没有一种优雅的方法可以将组值重新映射为增量序列？ - 腾讯云开发者社区

将JSON转换为Pandas DataFrame的一种优雅方式是使用pandas.json_normalize()函数。该函数可以将嵌套的JSON数据展平为DataFrame的结构，而无需使用for循环。

下面是一个完整的答案示例：

将JSON塑造成Pandas DataFrame的一种优雅方式是使用pandas.json_normalize()函数。该函数可以将嵌套的JSON数据展平为DataFrame的结构，而无需使用for循环。

pandas.json_normalize()函数的语法如下：

pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise')

参数说明：

data：要转换的JSON数据。
record_path：指定要展平的嵌套路径。如果不提供该参数，则整个JSON将被展平。
meta：指定要添加为列的元数据。可以是字符串、列表或字典。
meta_prefix：指定元数据列名的前缀。
record_prefix：指定记录列名的前缀。
errors：指定错误处理方式，可选值为'raise'、'ignore'或'warn'。

下面是一个示例，假设我们有以下的JSON数据：

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "state": "NY"
  },
  "orders": [
    {
      "id": 1,
      "product": "Apple",
      "quantity": 5
    },
    {
      "id": 2,
      "product": "Banana",
      "quantity": 3
    }
  ]
}

我们可以使用如下代码将其转换为Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import json

# 假设json_data为上述JSON数据
data = json.loads(json_data)
df = pd.json_normalize(data)

转换后的DataFrame如下所示：

  name  age address.street address.city address.state  orders.id orders.product  orders.quantity
0  John   30    123 Main St     New York            NY          1          Apple                 5
1  John   30    123 Main St     New York            NY          2         Banana                 3

这样，我们就成功地将JSON塑造成了Pandas DataFrame，而无需使用for循环。

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