极客笔记Python pandas json_normalize与嵌套很深的JSON数据
在本文中，我们将介绍如何使用Python的pandas库中的json_normalize函数来处理嵌套层次很深的JSON数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，在数据处理和分析中经常遇到嵌套层次很深的JSON数据。json_normalize函数可以将嵌套JSON数据转换成平面表格形式，使得数据处理更加方便。
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什么是嵌套的JSON数据
嵌套的JSON数据是指在JSON对象中包含了其他的JSON对象或JSON数组。在嵌套JSON数据中，一个JSON对象可以作为另一个JSON对象的属性值，或者作为一个JSON数组的元素。嵌套JSON数据的层次可以非常深，属性值可以是简单的数据类型，也可以是复杂的JSON对象或JSON数组。
示例1：嵌套的JSON数据
{
"name": "Alice",
"age": 25,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY"
},
"tags": ["python", "pandas", "json"]
}
示例1中，address是一个嵌套的JSON对象，tags是一个嵌套的JSON数组。
使用json_normalize函数处理嵌套的JSON数据
pandas库中的json_normalize函数可以将嵌套JSON数据转换成平面表格形式。json_normalize函数的参数包括JSON数据和一些其他的参数，用于指定数据的转换方式和转换后的表格结构。
示例2：使用json_normalize函数处理嵌套的JSON数据
import pandas as pd
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY"
},
"tags": ["python", "pandas", "json"]
}
df = pd.json_normalize(data)
print(df)
运行示例2的代码，将输出示例1中的JSON数据转换后的平面表格形式：
name age address.street address.city address.state tags
0 Alice 25 123 Main St New York NY [python, pandas, json]
json_normalize函数将嵌套JSON数据的每个属性展开为一个列，如果属性值是复杂的JSON对象或JSON数组，会按层次展开。在转换后的平面表格中，每行代表一个JSON对象。
指定需要展开的属性路径
json_normalize函数还可以通过指定record_path参数来展开指定路径下的属性值。record_path参数是一个字符串或字符串列表，指定需要展开的属性路径。如果指定的属性路径包含了嵌套的JSON对象或JSON数组，json_normalize函数会将这些嵌套的JSON数据展开。
示例3：使用json_normalize函数指定需要展开的属性路径
import pandas as pd
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY"
},
"tags": ["python", "pandas", "json"]
}
df = pd.json_normalize(data, record_path=["address"])
print(df)
运行示例3的代码，将输出示例1中的JSON数据中address属性的值展开为一个平面表格：
street city state
0 123 Main St New York NY
在转换后的平面表格中，每行代表一个JSON对象，只保留了address属性的值。
处理多个嵌套的JSON数据
在实际应用中，可能会遇到嵌套层次很深的JSON数据，包含多个嵌套的JSON对象或JSON数组。json_normalize函数可以通过指定meta参数来保留指定的属性，并将其展开。
示例4：使用json_normalize函数处理多个嵌套的JSON数据
import pandas as pd
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 25,
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY"
},
"contact": {
"phone": "123-456-7890",
"email": "alice@example.com"
},
"tags": ["python", "pandas", "json"]
}
df = pd.json_normalize(data, record_path=["address", "contact"], meta=["name", "age"])
print(df)
运行示例4的代码，将输出示例1中的JSON数据中address和contact属性的值展开并保留指定的name和age属性：
street city state phone email name age
0 123 Main St New York NY 123-456-7890 alice@example.com Alice 25
在转换后的平面表格中，每行代表一个JSON对象，保留了指定的name和age属性，并将address和contact属性的值展开。
总结
本文介绍了如何使用Python的pandas库中的json_normalize函数处理嵌套层次很深的JSON数据。通过json_normalize函数，可以将嵌套的JSON数据转换成平面表格形式，方便进行数据处理和分析。可以通过指定需要展开的属性路径和保留的属性来灵活地处理不同结构的嵌套JSON数据。
以上就是关于Python pandas json_normalize与嵌套很深的JSON数据的介绍，希望对你有帮助。