Python & Pandas:使用pd.json_normalize扁平化嵌套json

答案：

在Python中，使用Pandas库的json_normalize函数可以将嵌套的JSON数据扁平化。这对于处理复杂的JSON数据结构非常有用，可以将其转换为易于分析和处理的表格形式。

json_normalize函数的语法如下：

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

参数说明：

• data：要处理的JSON数据。
• record_path：指定要扁平化的嵌套路径。可以是字符串或列表。如果是字符串，则表示嵌套路径的点分隔符。如果是列表，则表示嵌套路径的层级关系。
• meta：指定要保留的非扁平化字段。可以是字符串或列表。如果是字符串，则表示字段的点分隔符。如果是列表，则表示多个字段。
• meta_prefix：指定非扁平化字段的前缀。
• record_prefix：指定扁平化字段的前缀。
• 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pd.json_normalize函数可以将嵌套的JSON数据扁平化为表格形式，方便进行数据分析和处理。它可以应用于各种场景，例如处理API返回的JSON数据、处理日志文件中的JSON数据等。

以下是一个示例：

import pandas as pd
import json

# 嵌套的JSON数据
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Street",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "hobbies": ["reading", "music", "sports"]
}

# 将嵌套的JSON数据扁平化
df = pd.json_normalize(data)

# 打印扁平化后的表格形式数据
print(df)

输出结果：

  name  age address.street address.city address.state 0
0 John  30   123 Street    New York     NY

在这个示例中，我们将一个嵌套的JSON数据扁平化为一个表格形式的DataFrame对象。每个字段都成为了DataFrame的列，嵌套的字段通过点分隔符进行了展开。

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