Pandas中怎么處理JSON數(shù)據(jù)

小億
123
2024-05-11 17:04:51
欄目: 編程語言

在Pandas中處理JSON數(shù)據(jù)可以通過pd.read_json()函數(shù)來讀取JSON數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象。也可以使用json_normalize()函數(shù)將嵌套的JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為扁平化的DataFrame對(duì)象，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

例如，可以使用以下代碼讀取JSON數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象：

import pandas as pd

# 讀取JSON數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象
df = pd.read_json("data.json")

# 打印DataFrame對(duì)象
print(df)

如果JSON數(shù)據(jù)中包含嵌套的結(jié)構(gòu)，可以使用json_normalize()函數(shù)來將其轉(zhuǎn)換為扁平化的DataFrame對(duì)象：

from pandas import json_normalize

# 讀取JSON數(shù)據(jù)
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "street": "1234 Main St",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    }
}

# 將嵌套的JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為扁平化的DataFrame對(duì)象
df = json_normalize(data)

# 打印DataFrame對(duì)象
print(df)

通過以上方法，在Pandas中可以方便地處理JSON數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

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