json到pandas dataframe，其中第一列值在所有行中都相同

将JSON数据转换为Pandas DataFrame是一种常见的数据处理任务。在这个任务中，我们可以使用Python的json库来解析JSON数据，并使用Pandas库来创建DataFrame。

首先，我们需要导入所需的库：

import json
import pandas as pd

接下来，我们可以使用json库中的load函数加载JSON数据，并将其转换为Python对象：

json_data = '{"data": [{"id": 1, "name": "Alice", "age": 25}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 30}]}'
data = json.loads(json_data)

在这个例子中，我们假设JSON数据包含一个名为"data"的键，其对应的值是一个包含多个字典的列表。

接下来，我们可以使用Pandas的DataFrame函数将数据转换为DataFrame：

df = pd.DataFrame(data["data"])

这将创建一个包含JSON数据的DataFrame，其中每个字典的键将成为DataFrame的列名，而对应的值将成为列的数据。

然而，在这个特定的问题中，我们需要注意到第一列的值在所有行中都相同。为了实现这一点，我们可以使用Pandas的assign函数来添加一个新的列，并将其值设置为第一列的值：

df = df.assign(new_column=df.iloc[0, 0])

这将在DataFrame中添加一个名为"new_column"的新列，并将其值设置为第一列的值。

最后，我们可以打印DataFrame来验证结果：

print(df)

完整的代码如下：

import json
import pandas as pd

json_data = '{"data": [{"id": 1, "name": "Alice", "age": 25}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 30}]}'
data = json.loads(json_data)

df = pd.DataFrame(data["data"])
df = df.assign(new_column=df.iloc[0, 0])

print(df)

这个代码将输出以下结果：

   id   name  age  new_column
0   1  Alice   25           1
1   2    Bob   30           1

在这个例子中，我们成功地将JSON数据转换为Pandas DataFrame，并在DataFrame中添加了一个新的列，该列的值在所有行中都相同。

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