使用pandas.io.json.json_normalize获取“AttributeError：'float‘对象没有属性'items’”

问题描述： 使用pandas.io.json.json_normalize获取“AttributeError：'float‘对象没有属性'items’”

回答： 这个错误通常是由于数据中存在缺失值或NaN值导致的。在使用pandas.io.json.json_normalize函数时，如果数据中存在缺失值，会导致该错误的出现。

解决方法：

1. 首先，可以使用pandas的fillna方法将缺失值填充为指定的值或使用前后值进行填充。例如，可以使用df.fillna(0)将缺失值填充为0。
2. 如果数据中存在NaN值，可以使用pandas的dropna方法将包含NaN值的行或列删除。例如，可以使用df.dropna()删除包含NaN值的行。
3. 另外，可以使用pandas的replace方法将缺失值替换为指定的值。例如，可以使用df.replace(np.nan, 0)将NaN值替换为0。
4. 如果数据中存在缺失值，也可以选择忽略这些缺失值，通过设置errors参数为'ignore'来避免出现错误。例如，可以使用json_normalize(data, errors='ignore')来忽略缺失值。

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