将选定的JSON标记转换为Pandas数据帧

是指将JSON格式的数据转换为Pandas库中的数据结构DataFrame。Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于数据清洗、数据处理和数据分析等任务。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于Web应用程序中的数据传输。它使用键值对的方式来表示数据，并且支持嵌套结构。

要将选定的JSON标记转换为Pandas数据帧，可以使用Pandas库中的json_normalize()函数。该函数可以将嵌套的JSON数据转换为扁平化的数据结构，方便进行数据分析和处理。

以下是一个示例代码，演示如何将选定的JSON标记转换为Pandas数据帧：

import pandas as pd
import json

# 选定的JSON标记
selected_json = '''
{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "city": "New York",
  "skills": [
    {
      "name": "Python",
      "level": "Advanced"
    },
    {
      "name": "JavaScript",
      "level": "Intermediate"
    }
  ]
}
'''

# 将JSON标记转换为Python字典
data = json.loads(selected_json)

# 使用json_normalize函数将数据转换为Pandas数据帧
df = pd.json_normalize(data)

# 打印转换后的数据帧
print(df)

运行以上代码，将会输出如下结果：

   name  age      city  skills
0  John   30  New York     NaN

在转换后的数据帧中，每个键值对都成为了数据帧的一列，嵌套的键值对则会被展开为多级列。如果键值对的值是一个列表，则会在数据帧中创建一个新的列，并将列表中的元素展开为多行。

对于更复杂的JSON数据，可以使用json_normalize()函数的record_path参数和meta参数来指定需要展开的路径和需要保留的列。

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