Pandas:对嵌套的字典列表使用json_normalize()

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

对于嵌套的字典列表，可以使用Pandas中的json_normalize()函数进行展平操作，将嵌套的数据结构转换为扁平的表格形式。json_normalize()函数可以接受一个嵌套的字典列表作为输入，并返回一个展平后的DataFrame对象。

json_normalize()函数的语法如下：

pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise')

参数说明：

• data：要展平的嵌套字典列表。
• record_path：指定要展平的字典列表的路径。可以是一个字符串或一个列表，用于指定嵌套字典列表的路径。默认为None，表示展平整个字典列表。
• meta：指定要保留的非展平字段。可以是一个字符串或一个列表，用于指定需要保留的非展平字段。默认为None，表示保留所有字段。
• meta_prefix：指定非展平字段的前缀。默认为None，表示不添加前缀。
• record_prefix：指定展平字段的前缀。默认为None，表示不添加前缀。
• errors：指定错误处理方式。默认为'raise'，表示遇到错误时抛出异常。

使用json_normalize()函数可以方便地处理嵌套的字典列表数据，将其转换为适合进行数据分析和处理的表格形式。在实际应用中，可以将json_normalize()函数与其他Pandas的数据处理和分析功能结合使用，进行更加复杂的数据操作和分析任务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云Pandas相关产品：https://cloud.tencent.com/product/pandas