2嵌套字典Json格式使用Json_norminalize使用python

嵌套字典是指在一个字典中嵌套了另一个字典作为值的情况。JSON格式是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输和存储。在Python中，可以使用json_normalize函数来处理嵌套字典的JSON数据。

json_normalize是pandas库中的一个函数，用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式。它可以将JSON数据转换为DataFrame对象，方便进行数据分析和处理。

使用json_normalize函数时，需要传入两个参数：JSON数据和记录路径。记录路径是一个字符串，用于指定需要规范化的数据路径。如果JSON数据中存在多个嵌套字典，可以使用点号.来表示层级关系。

以下是一个示例代码，演示如何使用json_normalize函数处理嵌套字典的JSON数据：

import json
from pandas import json_normalize

# 嵌套字典的JSON数据
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Street",
        "city": "New York",
        "country": "USA"
    }
}

# 将JSON数据转换为DataFrame对象
df = json_normalize(data, "address")

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

       street      city country
0  123 Street  New York     USA

在这个示例中，我们将嵌套字典的JSON数据转换为了一个包含地址信息的DataFrame对象。可以看到，原本嵌套的字典被展开为了扁平的表格形式。

对于JSON数据中的其他嵌套字典，可以通过传入不同的记录路径来进行规范化处理。根据具体的数据结构，可以使用点号.来表示层级关系，或者使用列表索引来指定需要规范化的数据路径。

关于json_normalize函数的更多用法和参数说明，可以参考pandas官方文档。

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