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Pandas结构化json数据

CDA数据分析师

2024-01-02

导读：Pandas json_normalize 函数使用教程介绍json_normalize 是 Pandas

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)

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 JSON

json_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)

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。

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