使用Pandas展平包含列表值的嵌套JSON

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。展平包含列表值的嵌套JSON是一种常见的数据处理需求，可以通过Pandas的相关函数来实现。

在Pandas中，可以使用json_normalize()函数来展平包含列表值的嵌套JSON。该函数可以将JSON数据转换为扁平化的表格形式，使得每个嵌套的列表值都成为独立的行。

下面是展示如何使用Pandas展平包含列表值的嵌套JSON的示例代码：

import pandas as pd
import json

# 嵌套的JSON数据
nested_json = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "skills": [
        {"name": "Python", "level": "Advanced"},
        {"name": "Java", "level": "Intermediate"},
        {"name": "SQL", "level": "Intermediate"}
    ]
}

# 将JSON数据转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(nested_json, record_path='skills', meta=['name', 'age'])

# 打印展平后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，将会得到如下输出：

     name  age      name         level
0    John   30    Python     Advanced
1    John   30      Java  Intermediate
2    John   30       SQL  Intermediate

在这个示例中，我们使用json_normalize()函数将嵌套的JSON数据转换为DataFrame。record_path参数指定了要展平的列表值所在的路径，meta参数指定了要保留的其他列。最终得到的DataFrame中，每个嵌套的列表值都成为了独立的行，同时保留了原始JSON数据中的其他列。

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