使用Python pandas提取嵌套的JSON数据

可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：

import pandas as pd
import json

读取JSON数据文件或字符串：

data = '''
{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "New York",
    "state": "NY"
  },
  "hobbies": ["reading", "traveling"]
}
'''

json_data = json.loads(data)

使用pandas的json_normalize函数提取嵌套的JSON数据：

df = pd.json_normalize(json_data)

查看提取的数据：

print(df)

这样就可以将嵌套的JSON数据提取到一个pandas的DataFrame中，方便进行数据分析和处理。

对于以上步骤，可以使用腾讯云的云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云数据库Redis等产品来存储和管理JSON数据。这些产品提供了高可用性、弹性扩展、安全可靠的特性，适用于各种应用场景。

更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息，请访问腾讯云官方网站：腾讯云。

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：运行最新版本的 Python...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明）确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df

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Python Pandas merge 的使用

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Python Pandas 的使用——Series

参考链接：访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...的创建 Series定义 Series像是一个Python的dict类型，因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型，因为它也可以通过series_name[index...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序如果python版本 < 3.6 或者 Pandas

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python数据处理，pandas使用方式的变局

前段时间在公司技术分享会上，同事介绍了目前市面上关于自动生成 pandas 代码的工具库。我们也尝试把这些工具库引入到工作流程中。经过一段时间的实践，最终还是觉得不适合，不再使用这些工具库。...目前python生态中，已经有好几款能通过操作界面，自动生成 pandas 代码的工具库。...数据探索是一件非常"反代码"的事情，这是因为在你拿到数据之后，此时你并不知道下一步该怎么处理它。所以通常情况下，我会选择使用 excel 的透视表完成这项任务。但是往往需要把最终的探索过程自动化。...这就迫使我使用pandas做数据探索。我会经常写出类似下面的代码结构：其实那时候我已经积累了不少常用的pandas自定义功能模块。但是，这种模式不方便分享。...毕竟数据处理的常用功能其实非常多，套路和技巧如果都制作成模块，在公司团队协作上，学习成本很高。那么，有没有其他的工具可以解决？期间我尝试过一些 BI 工具的使用。

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你必须知道的Pandas 解析json数据的函数-json_normalize()

JSON对象列表采用[]将JSON对象括起来，形成一个JSON对象的列表，JSON对象中同样会有多层{}，也会有[]出现，形成嵌套列表这篇文章主要讲述pandas内置的Json数据转换方法json_normalize...本文的主要解构如下：解析一个最基本的Json- 解析一个带有多层数据的Json- 解析一个带有嵌套列表的Json- 当Key不存在时如何忽略系统报错- 使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符...- 为嵌套列表数据和元数据添加前缀- 通过URL获取Json数据并进行解析- 探究：解析带有多个嵌套列表的Json json_normalize()函数参数讲解 |参数名|解释 |------ |data...（一个点） |max_level|解析Json对象的最大层级数，适用于有多层嵌套的Json对象在进行代码演示前先导入相应依赖库，未安装pandas库的请自行安装（此代码在Jupyter Notebook...使用sep参数为嵌套Json的Key设置分隔符在2.a的案例中，可以注意到输出结果的具有多层key的数据列标题是采用.对多层key进行分隔的，可以为sep赋值以更改分隔符。

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