展平嵌套json列表中的Pandas DataFrame

展平嵌套JSON列表中的Pandas DataFrame是指将包含嵌套结构的JSON数据转换为扁平化的表格形式，以便于数据分析和处理。在Pandas中，可以使用json_normalize()函数来实现这个功能。

json_normalize()函数可以将嵌套的JSON数据转换为扁平化的表格形式。它可以处理包含嵌套字典或列表的JSON数据，并将其展开为多个列。以下是使用json_normalize()函数展平嵌套JSON列表的示例代码：

import pandas as pd
import json

# 嵌套的JSON列表
data = [
    {
        "id": 1,
        "name": "John",
        "address": {
            "street": "123 Main St",
            "city": "New York",
            "state": "NY"
        },
        "scores": [80, 90, 85]
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "Jane",
        "address": {
            "street": "456 Elm St",
            "city": "Los Angeles",
            "state": "CA"
        },
        "scores": [95, 85, 90]
    }
]

# 将JSON数据转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(data)

# 打印展平后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

   id  name address.street address.city address.state  scores.0  scores.1  scores.2
0   1  John   123 Main St     New York            NY        80        90        85
1   2  Jane   456 Elm St  Los Angeles            CA        95        85        90

在展平后的DataFrame中，每个嵌套的键都会成为新的列名，原始键的名称将作为前缀。对于嵌套的列表，每个元素都会成为新的列，列名由原始键和元素索引组成。

展平嵌套JSON列表的优势是可以更方便地对数据进行分析和处理。扁平化的表格形式使得数据的访问和操作更加直观和灵活。

展平嵌套JSON列表的应用场景包括数据清洗、数据分析、机器学习等领域。通过将嵌套的JSON数据转换为扁平化的表格形式，可以更容易地进行数据预处理、特征工程和模型训练。

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