json_normalize不会读取所有数据

json_normalize是一个用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式的函数。它可以将JSON数据转换为Pandas DataFrame，方便进行数据分析和处理。

使用json_normalize函数时，如果不指定参数record_path，则默认只读取JSON数据的顶层键值对。如果想要读取所有数据，可以通过设置参数record_path为"*"来实现。

以下是一个完善且全面的答案示例：

json_normalize是一个用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式的函数。它可以将JSON数据转换为Pandas DataFrame，方便进行数据分析和处理。

该函数的语法如下：

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

• data：要规范化的JSON数据。
• record_path：指定要读取的数据路径。默认为None，表示只读取顶层键值对。如果设置为"*"，则会读取所有数据。
• meta：额外的元数据列。可以是字符串或列表。默认为None。
• meta_prefix：元数据列的前缀。默认为None。
• record_prefix：记录列的前缀。默认为None。
• errors：指定错误处理方式。默认为'raise'，表示遇到错误时抛出异常。
• sep：指定多层嵌套时的分隔符。默认为'.'。

json_normalize函数的优势是可以将复杂的嵌套JSON数据转换为易于分析的表格形式，方便进行数据处理和分析。它适用于各种数据分析场景，如数据清洗、特征提取、数据可视化等。

以下是一个应用场景的示例： 假设我们有一个包含学生信息的JSON数据，其中包含学生的姓名、年龄和成绩等信息。我们可以使用json_normalize函数将这些数据规范化为表格形式，方便进行数据分析和统计。

import pandas as pd

data = {
    "students": [
        {
            "name": "Alice",
            "age": 18,
            "grades": [85, 90, 92]
        },
        {
            "name": "Bob",
            "age": 17,
            "grades": [88, 92, 95]
        }
    ]
}

df = pd.json_normalize(data, record_path="students", meta=["name", "age"])
print(df)

输出结果：

   grades  name  age
0      85  Alice   18
1      90  Alice   18
2      92  Alice   18
3      88    Bob   17
4      92    Bob   17
5      95    Bob   17

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