如何从嵌套的JSON中创建数据帧？

从嵌套的JSON中创建数据帧可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块，如pandas库和json模块。
读取JSON文件或将JSON字符串解析为Python对象。
使用递归或循环遍历JSON对象，提取所需的数据。
将提取的数据转换为数据帧格式。
对数据帧进行进一步处理和分析。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import json

# 读取JSON文件或解析JSON字符串
json_data = '''
{
  "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
    }
  ]
}
'''

data = json.loads(json_data)

# 定义递归函数来提取嵌套JSON数据
def extract_data(json_obj, parent_key='', data_frame=None):
    for key, value in json_obj.items():
        if isinstance(value, dict):
            new_key = f"{parent_key}.{key}" if parent_key else key
            data_frame = extract_data(value, parent_key=new_key, data_frame=data_frame)
        elif isinstance(value, list):
            for i, item in enumerate(value):
                new_key = f"{parent_key}.{key}[{i}]" if parent_key else f"{key}[{i}]"
                data_frame = extract_data(item, parent_key=new_key, data_frame=data_frame)
        else:
            new_key = f"{parent_key}.{key}" if parent_key else key
            if data_frame is None:
                data_frame = pd.DataFrame(columns=[new_key])
            data_frame.at[0, new_key] = value
    return data_frame

# 提取数据并创建数据帧
df = extract_data(data)

# 打印数据帧
print(df)

这段代码将会输出如下的数据帧：

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

这个数据帧包含了从嵌套的JSON中提取的所有数据，每个键值对都被展开为数据帧的列。你可以根据需要进一步处理和分析这个数据帧。

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