在Pandas中使用json_normalize将字典嵌套列表转换为数据帧

在Pandas中，可以使用json_normalize函数将字典嵌套列表转换为数据帧。json_normalize函数是Pandas库中的一个功能强大的函数，用于将嵌套的JSON数据规范化为平面表格形式。

具体使用方法如下：

导入Pandas库：

import pandas as pd

定义包含嵌套字典和列表的JSON数据：

data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'address': {
        'street': '123 Main St',
        'city': 'New York',
        'state': 'NY',
        'zip': '10001'
    },
    'hobbies': ['reading', 'traveling', 'photography']
}

使用json_normalize函数将JSON数据转换为数据帧：

df = pd.json_normalize(data)

转换后的数据帧df如下所示：

  name  age address.street address.city address.state address.zip  \
0  John   30    123 Main St     New York            NY       10001   

     hobbies  
0  [reading, traveling, photography]

通过json_normalize函数，嵌套的字典和列表被展开为数据帧的列。嵌套字典的键被作为列名，嵌套列表的元素被作为列值。

使用json_normalize函数的优势是可以方便地处理复杂的嵌套数据结构，并将其转换为易于分析和处理的平面表格形式。

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