Pandas json_normalize在存在空值时将整型转换为浮点型

Pandas是一个强大的数据分析工具，而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。当使用json_normalize函数处理数据时，如果存在空值（NaN），整型数据会被自动转换为浮点型。

这种转换是由于Pandas中的缺失值（NaN）是浮点型数据，而不是整型数据。当json_normalize函数遇到空值时，会将整型数据转换为浮点型，以保持数据的一致性。

json_normalize函数的优势在于可以方便地处理复杂的嵌套JSON数据，并将其转换为易于分析和处理的表格形式。它适用于各种场景，包括数据清洗、数据预处理、特征工程等。

在腾讯云的产品中，与数据处理和分析相关的服务包括腾讯云数据湖分析（Cloud Data Lake Analytics，DLA）和腾讯云数据仓库（Cloud Data Warehouse，CDW）。这些产品提供了强大的数据处理和分析能力，可以与Pandas等工具结合使用，实现更高效的数据处理和分析任务。

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