Pandas解析json列，并将现有列保留到新的数据帧中

Pandas是一个基于Python的数据分析库，可以用于处理和分析各种类型的数据。它提供了丰富的功能和工具，包括数据读取、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等。

要解析json列并将现有列保留到新的数据帧中，可以使用Pandas的json_normalize()函数。该函数可以将嵌套的json数据展平，并将其转换为数据帧。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import json

# 假设有一个包含json列的数据帧df，其中json列名为'json_data'
# 假设还有其他列需要保留到新的数据帧中

# 读取json列并展平
df['json_data'] = df['json_data'].apply(json.loads)
df_normalized = pd.json_normalize(df['json_data'])

# 将其他列保留到新的数据帧中
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = pd.concat([df[columns_to_keep], df_normalized], axis=1)

# 打印新的数据帧
print(df_new)

在上述代码中，首先使用json.loads()函数将json数据解析为Python对象。然后，使用pd.json_normalize()函数将解析后的数据展平为数据帧。接下来，使用pd.concat()函数将原始数据帧中需要保留的列和展平后的数据帧合并为新的数据帧。

这是一个简单的示例，具体的实现方式可能会根据数据的结构和需求而有所不同。关于Pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云的Pandas产品介绍。