在PandasSql中读取嵌套的Json文件可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from pandasql import sqldf
data = pd.read_json('file.json')
df = pd.json_normalize(data)
pysqldf = lambda q: sqldf(q, globals())
WITH RECURSIVE
关键字来处理嵌套的Json数据:query = '''
WITH RECURSIVE flatten AS (
SELECT
id,
json_extract_scalar(json_column, '$.key') AS key,
json_extract_scalar(json_column, '$.value') AS value
FROM
df
UNION ALL
SELECT
id,
json_extract_scalar(json_column, '$.key') AS key,
json_extract_scalar(json_column, '$.value') AS value
FROM
flatten,
json_each(json_extract(json_column, '$.nested_json'))
)
SELECT
id,
key,
value
FROM
flatten
'''
result = pysqldf(query)
以上步骤将会将嵌套的Json文件转换为扁平化的表格形式,并可以通过PandasSql进行灵活的查询和分析。
PandasSql是一个基于Pandas和SQLite的库,它提供了SQL语法来处理和分析数据。它的优势在于可以直接在Python环境中使用SQL语句进行数据处理,同时结合了Pandas的强大数据处理功能。PandasSql适用于各种数据分析和处理场景,特别适合处理结构化和半结构化的数据。
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