如何在pandas df中转换这个嵌套的JSON文件？

在Pandas中，我们可以使用json_normalize()函数来转换嵌套的JSON文件。

json_normalize()函数的语法如下：

pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise', sep='.')

参数说明：

• data：要转换的JSON数据。
• record_path：指定要提取的嵌套JSON的路径。可以使用点号“.”来指定多层嵌套的路径。
• meta：指定要包含在结果DataFrame中的非嵌套字段。
• meta_prefix：指定非嵌套字段的前缀。
• record_prefix：指定嵌套字段的前缀。
• errors：指定如何处理解析JSON时的错误。默认为'raise'，表示遇到错误时抛出异常。
• sep：指定嵌套路径的分隔符，默认为点号“.”。

下面是一个示例，假设我们有一个嵌套的JSON文件如下所示：

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    }
}

我们可以使用json_normalize()函数将其转换为DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.json_normalize(data, sep='_')

转换后的DataFrame如下所示：

  name  age address_street address_city address_state
0  John   30    123 Main St     New York            NY

在这个例子中，record_path参数为空，因为要转换的JSON只有一层嵌套。如果JSON中有多层嵌套的字段，可以使用点号“.”来指定路径。

总结一下，使用json_normalize()函数可以将嵌套的JSON文件转换为扁平化的DataFrame，方便进行数据分析和处理。

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