pandas Dataframe:高效地将包含json的列扩展为多列

pandas DataFrame是一个用于数据分析和处理的Python库。它提供了一个高效的数据结构，称为DataFrame，用于将数据组织成表格形式，类似于电子表格或关系型数据库中的表。

对于包含JSON的列，pandas DataFrame可以通过将其扩展为多列来高效地处理。这种扩展可以通过使用pandas的内置函数和方法来实现。下面是一些常用的方法：

1. 使用pandas.json_normalize()函数：该函数可以将包含嵌套JSON的列扩展为多列。它可以将JSON数据规范化为扁平的表格形式，使得每个嵌套的键值对都成为一个独立的列。这样可以更方便地对数据进行分析和处理。
2. 示例代码：
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4. 使用pandas.DataFrame.apply()方法：该方法可以对DataFrame的每一行应用一个自定义的函数，将JSON列扩展为多列。在自定义函数中，可以使用json.loads()函数将JSON字符串解析为Python对象，并提取所需的键值对。
5. 示例代码：
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这样，通过以上方法，可以高效地将包含JSON的列扩展为多列，使得数据更易于处理和分析。

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