python-将嵌套的json规范化为pandas dataframe

将嵌套的JSON规范化为Pandas DataFrame是一个常见的数据处理任务，可以通过使用Python中的json和pandas库来实现。

首先，我们需要导入所需的库：

import json
import pandas as pd

然后，我们可以定义一个函数来将嵌套的JSON规范化为DataFrame：

def json_to_dataframe(json_data):
    data = json.loads(json_data)
    df = pd.json_normalize(data)
    return df

在这个函数中，我们首先使用json.loads()函数将JSON数据解析为Python对象。然后，我们使用pd.json_normalize()函数将解析后的数据规范化为DataFrame。

接下来，我们可以调用这个函数并传入嵌套的JSON数据：

json_data = '''
{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "street": "123 Street",
    "city": "New York",
    "state": "NY"
  },
  "hobbies": ["reading", "traveling"]
}
'''

df = json_to_dataframe(json_data)
print(df)

这将输出以下DataFrame：

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

在这个示例中，JSON数据包含一个名为"address"的嵌套对象和一个名为"hobbies"的嵌套数组。json_to_dataframe()函数将这些嵌套的数据规范化为DataFrame，并打印出结果。

对于更复杂的嵌套JSON数据，该函数也可以正常工作。它将递归地将所有嵌套的对象和数组展开为DataFrame的列。

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