用pandas json_normalize解析深度嵌套的JSON

pandas是一个强大的数据分析工具，而json_normalize是pandas库中的一个函数，用于解析深度嵌套的JSON数据。它可以将JSON数据转换为扁平化的表格形式，方便进行数据分析和处理。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于数据的传输和存储。在实际应用中，JSON数据可能会存在多层嵌套的结构，这给数据的处理带来了一定的困难。而pandas的json_normalize函数可以很方便地解决这个问题。

使用json_normalize函数，我们可以将深度嵌套的JSON数据转换为扁平化的表格形式。它会将每个嵌套层级的字段展开，并将其值与其他字段一起显示在同一行中。这样，我们就可以更方便地对数据进行分析和处理。

json_normalize函数的语法如下：

pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='raise')

参数说明：

• data：要解析的JSON数据，可以是字典、列表或JSON字符串。
• record_path：指定要展开的嵌套字段路径，可以是字符串或列表。如果不指定，则默认展开所有嵌套字段。
• meta：指定要保留的非嵌套字段，可以是字符串或列表。如果不指定，则默认保留所有非嵌套字段。
• meta_prefix：指定非嵌套字段的前缀。
• record_prefix：指定展开的嵌套字段的前缀。
• errors：指定错误处理方式，可选值为'raise'、'ignore'或'warn'。

下面是一个示例，演示如何使用json_normalize函数解析深度嵌套的JSON数据：

import pandas as pd
import json

# 假设有一个深度嵌套的JSON数据
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "123 Street",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "hobbies": ["reading", "music"],
    "friends": [
        {"name": "Alice", "age": 28},
        {"name": "Bob", "age": 32}
    ]
}

# 将JSON数据转换为字符串
json_data = json.dumps(data)

# 使用json_normalize函数解析JSON数据
df = pd.json_normalize(json.loads(json_data))

# 打印解析后的数据
print(df)

输出结果如下：

   name  age address.street address.city address.state  \
0  John   30     123 Street     New York            NY   

           hobbies  friends  
0  [reading, music]  [{'name': 'Alice', 'age': 28}, {'name': 'Bob', 'age': 32}]  

从输出结果可以看出，json_normalize函数将深度嵌套的JSON数据转换为了扁平化的表格形式。每个嵌套字段都被展开，并与其他字段一起显示在同一行中。

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