转换数据帧中的嵌套字典？
转换数据帧中的嵌套字典可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经导入了所需的库，例如pandas。
- 创建一个包含嵌套字典的数据帧。可以使用pandas的DataFrame函数来创建数据帧。
- 使用pandas的json_normalize函数将嵌套字典展平。该函数可以将嵌套的JSON数据转换为扁平的数据帧。
- 将展平后的数据帧与原始数据帧进行合并。可以使用pandas的merge函数来实现。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建包含嵌套字典的数据帧
data = {'Name': ['John', 'Alice'],
'Info': [{'Age': 25, 'City': 'New York'}, {'Age': 30, 'City': 'San Francisco'}]}
df = pd.DataFrame(data)
# 展平嵌套字典
df_normalized = pd.json_normalize(df['Info'])
# 合并展平后的数据帧与原始数据帧
df_merged = pd.concat([df.drop('Info', axis=1), df_normalized], axis=1)
# 打印结果
print(df_merged)这段代码将会输出以下结果：
Name Age City
0 John 25 New York
1 Alice 30 San Francisco在这个例子中，我们创建了一个包含嵌套字典的数据帧，并使用json_normalize函数将嵌套字典展平。然后，我们使用concat函数将展平后的数据帧与原始数据帧进行合并，最终得到了一个转换后的数据帧，其中嵌套字典被展开为独立的列。
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