Pandas json_normalize 函数使用教程介绍
json_normalize 是 Pandas 库中一个强大的函数,用于将嵌套的 JSON 数据规范化成平面的 DataFrame。这对于处理包含嵌套结构的 JSON 数据非常有用,使其更容易分析和操作。在本教程中,我们将深入介绍 json_normalize 函数,并通过通俗的例子帮助你理解其参数的作用。
安装 Pandas
首先,确保你已经安装了 Pandas。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:pip install pandas使用 json_normalize基本用法让我们从最基本的用法开始。假设有如下嵌套的 JSON 数据:{
"name":"John",
"age":30,
"address":{
"city":"New York",
"zip":"10001"
}
}
}
现在我们将使用 json_normalize 将其规范化成 DataFrame:import pandas as pd
# 嵌套的 JSON 数据
data = {
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"city": "New York",
"zip": "10001"
}
}
# 使用 json_normalize 规范化
df = pd.json_normalize(data)
# 打印 DataFrame
print(df)
print(df) 运行上述代码,你将得到一个包含规范化数据的 DataFrame。处理嵌套数组json_normalize 也可以处理包含嵌套数组的 JSON 数据。
考虑以下 JSON:{
"name":"John",
"age":30,
"skills":[
{"language":"Python", "level":"Intermediate"},
{"language":"JavaScript", "level":"Advanced"}
]
}
}
我们可以使用 record_path 参数指定要规范化的嵌套数组:# 嵌套数组的 JSON 数据
data_with_array = {
"name": "John",
"age": 30,
"skills": [
{"language": "Python", "level": "Intermediate"},
{"language": "JavaScript", "level": "Advanced"}
]
}
# 使用 json_normalize 规范化,指定嵌套数组路径
df_with_array = pd.json_normalize(data_with_array, record_path='skills')
# 打印 DataFrame
print(df_with_array)
通过指定 record_path 参数,我们将嵌套数组规范化成了 DataFrame。处理嵌套 JSONjson_normalize 还支持处理嵌套的 JSON 结构。
考虑以下 JSON: {
"name":"John",
"age":30,
"contact":{
"email":"john@example.com",
"phone":{
"home":"123-456-7890",
"work":"987-654-3210"
}
}
}
我们可以使用 sep 参数指定嵌套层次的分隔符:# 嵌套 JSON 数据
data_nested = {
"name": "John",
"age": 30,
"contact": {
"email": "john@example.com",
"phone": {
"home": "123-456-7890",
"work": "987-654-3210"
}
}
}
# 使用 json_normalize 规范化,指定嵌套层次分隔符
df_nested = pd.json_normalize(data_nested, sep='_')
# 打印 DataFrame
print(df_nested)
print(df_nested)在这个例子中,我们通过指定 sep 参数,将嵌套的 JSON 结构规范化成了 DataFrame。
总结
通过本教程,你学习了如何使用 Pandas 中的 json_normalize 函数将嵌套的 JSON 数据规范化成易于处理的 DataFrame。我们介绍了基本用法以及如何处理嵌套数组和嵌套 JSON 结构。希望这些通俗易懂的例子能够帮助你更好地理解 json_normalize 函数的使用。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10