将json列读入新列pandas

是指在使用Python中的pandas库处理数据时，将包含JSON格式的列数据读取并存储到新的列中。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，它以易于阅读和编写的方式表示结构化数据。在数据分析和处理中，经常需要将JSON数据加载到pandas的DataFrame中，以便进行进一步的处理和分析。

要将json列读入新列pandas，可以按照以下步骤进行：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 读取包含JSON数据的文件或数据源，并创建一个DataFrame对象：

df = pd.read_json('data.json')

这将读取名为"data.json"的文件，并将其转换为DataFrame对象df。

1. 使用pandas的内置函数或方法处理JSON数据，将其提取到新列中。根据JSON数据的结构，可以使用不同的方法进行提取。

例如，假设数据源中的JSON列名为"json_data"，其中包含以下数据：

[
  {"name": "Alice", "age": 25},
  {"name": "Bob", "age": 30},
  {"name": "Charlie", "age": 35}
]

将"json_data"列中的"name"字段提取到新列"new_column"中，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['json_data'].apply(lambda x: x['name'])

此代码使用apply函数和lambda表达式，将"json_data"列中的"name"字段提取到新列"new_column"中。

1. 如果想要进一步处理嵌套的JSON数据，可以使用pandas的apply函数结合自定义函数来处理。例如，如果要提取嵌套JSON数据中的特定字段，可以编写一个函数来实现：

def extract_field(json_data):
    # 自定义函数用于提取特定字段
    return json_data['nested_field']

df['new_column'] = df['json_data'].apply(extract_field)

以上代码中，extract_field函数用于从嵌套的JSON数据中提取特定字段，并将结果存储在"new_column"新列中。

在使用pandas处理JSON数据时，可以根据具体的数据结构和需求进行进一步的操作和处理，例如数据过滤、数据转换、数据统计等。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：pandas介绍。