将嵌套字典分解为数据框列

是指将包含嵌套字典的数据结构转换为数据框（DataFrame）的列。数据框是一种二维表格结构，常用于数据分析和处理。

在Python中，可以使用pandas库来实现将嵌套字典分解为数据框列的操作。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 定义包含嵌套字典的数据结构：

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

1. 使用pandas的json_normalize函数将嵌套字典分解为数据框列：

df = pd.json_normalize(data)

这样，嵌套字典中的每个键值对都会成为数据框的一列，包括嵌套字典中的键和值。对于上述示例数据，生成的数据框如下：

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

在这个例子中，嵌套字典中的name和age直接成为了数据框的列，而address中的键值对分别成为了数据框的新列。

对于更复杂的嵌套字典结构，json_normalize函数也可以处理。如果嵌套字典中存在列表或多层嵌套，json_normalize函数会自动展开并生成相应的列。

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