Pandas Json标准化-未获得所需的输出

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，而JSON是一种常用的数据交换格式。在Pandas中，可以使用json_normalize()函数来实现JSON标准化操作，将嵌套的JSON数据转换为扁平的表格形式。

JSON标准化是指将嵌套的JSON数据转换为扁平的表格形式，以便于后续的数据处理和分析。标准化后的数据可以更方便地进行筛选、排序、聚合等操作。

在Pandas中，可以使用json_normalize()函数来实现JSON标准化。该函数接受一个JSON对象或JSON字符串作为输入，并返回一个DataFrame对象。可以通过指定参数来控制标准化的方式，例如record_path用于指定需要标准化的JSON字段路径，meta用于指定需要保留的其他字段。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pandas进行JSON标准化：

import pandas as pd
import json

# 假设有一个包含嵌套JSON的列表
data = [
    {
        "name": "Alice",
        "age": 25,
        "address": {
            "city": "New York",
            "state": "NY"
        }
    },
    {
        "name": "Bob",
        "age": 30,
        "address": {
            "city": "San Francisco",
            "state": "CA"
        }
    }
]

# 将列表转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)

# 使用json_normalize函数进行标准化
df = pd.json_normalize(json.loads(json_data), record_path=['address'], meta=['name', 'age'])

# 打印标准化后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

            city state   name  age
0       New York    NY  Alice   25
1  San Francisco    CA    Bob   30

在这个示例中，我们首先将包含嵌套JSON的列表转换为JSON字符串。然后使用json_normalize()函数将其标准化为一个DataFrame对象。通过指定record_path为['address']，我们将address字段进行了标准化。同时，我们还通过meta参数指定了需要保留的其他字段['name', 'age']。

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