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如何抓取JSON dictionary对象到pandas dataframe中,而不考虑字典中是否缺少值?

要抓取JSON dictionary对象到pandas dataframe中,可以使用pandas库的json_normalize()函数。该函数可以将嵌套的JSON数据转换为扁平化的表格形式。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import json

# 假设json_data是包含JSON数据的字符串或文件
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

# 将JSON数据解析为Python字典对象
data_dict = json.loads(json_data)

# 使用json_normalize函数将字典转换为dataframe
df = pd.json_normalize(data_dict)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   name  age       city
0  John   30  New York

这样就将JSON字典对象转换为了pandas dataframe。json_normalize()函数会自动将缺失的值填充为NaN。

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