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来自带有列表的嵌套JSON的pandas数据帧

pandas是一个流行的Python数据分析库,它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在pandas中,数据可以以多种形式存储,其中一种常见的形式是数据帧(DataFrame)。数据帧是一个二维的表格结构,类似于关系型数据库中的表格,它由行和列组成。

对于带有列表的嵌套JSON的pandas数据帧,可以通过以下步骤进行处理:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 读取JSON数据并创建数据帧:
代码语言:txt
复制
data = [
    {
        "id": 1,
        "name": "John",
        "skills": ["Python", "Java", "C++"]
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "Jane",
        "skills": ["JavaScript", "HTML", "CSS"]
    }
]

df = pd.DataFrame(data)
  1. 处理嵌套的列表数据: 如果需要展开嵌套的列表数据,可以使用explode函数:
代码语言:txt
复制
df = df.explode('skills')

这将会将每个列表中的元素拆分成独立的行。

  1. 结果展示:
代码语言:txt
复制
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   id  name       skills
0   1  John       Python
0   1  John         Java
0   1  John          C++
1   2  Jane   JavaScript
1   2  Jane         HTML
1   2  Jane          CSS

通过以上步骤,我们可以将带有列表的嵌套JSON转换为pandas数据帧,并对嵌套的列表数据进行展开,以便更方便地进行数据分析和处理。

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