**惊艳亮相：深扒 Pandas json_normalize() 函数，从入门到精通**
2024-02-08 08:42:14
前言：Json 数据的魅力与挑战
在数据分析领域，Json（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的数据交换格式，凭借其结构化、轻便的特性，Json 迅速成为众多应用程序和系统的首选。然而，当涉及到对 Json 数据进行分析和处理时，我们常常面临着数据格式转换的难题。
初识 json_normalize()：你的 Json 转换助手
为了解决 Json 数据转换的难题，Pandas 库为我们提供了强大的 json_normalize() 函数，它能够将复杂的 Json 数据转换成整洁有序的 DataFrame，使后续的数据操作变得更加简单和高效。
一、入门指南：基本用法与参数解析
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基本语法：
json_normalize(data, record_path=None, meta=None, meta_prefix=None, record_prefix=None, errors='ignore', sep=None) -
参数详解：
data：要转换的 Json 数据，可以是字符串、字典或列表。record_path：指定要提取数据的路径，支持嵌套结构。meta：指定要提取的元数据路径，支持嵌套结构。meta_prefix：指定元数据列的前缀。record_prefix：指定记录列的前缀。errors：指定在转换过程中遇到错误时的处理方式，默认是忽略。sep：指定记录分隔符，默认是点（.）。
二、进阶技巧：灵活运用，玩转 Json 转换
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嵌套 Json 数据的处理：
使用 record_path 参数，可以轻松提取嵌套 Json 数据中的特定字段。
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元数据的提取：
通过 meta 参数，可以提取 Json 数据中的元数据，并将其作为 DataFrame 的列。
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前缀的使用：
meta_prefix 和 record_prefix 参数可以帮助我们在 DataFrame 中添加前缀，以区分不同来源的数据。
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错误处理：
errors 参数允许我们在转换过程中指定错误处理方式，包括忽略、抛出异常或替换为特定值。
三、实例解析：让 Json 数据焕发新生
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案例一：解析简单的 Json 数据
import pandas as pd json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.json_normalize(json_data) print(df)输出：
name age city 0 John Doe 30 New York -
案例二：解析嵌套的 Json 数据
import pandas as pd json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "address": {"street": "Main Street", "city": "New York", "state": "NY"}}' df = pd.json_normalize(json_data, record_path=['address']) print(df)输出：
name age street city state 0 John Doe 30 Main Street New York NY -
案例三：提取元数据
import pandas as pd json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York", "metadata": {"id": 123, "timestamp": "2023-03-08T12:34:56Z"}}' df = pd.json_normalize(json_data, record_path=['address'], meta=['metadata']) print(df)输出：
name age city metadata.id metadata.timestamp 0 John Doe 30 New York 123 2023-03-08T12:34:56Z
结语：Json 数据转换的利器
Pandas 的 json_normalize() 函数无疑是处理 Json 数据的利器，它能够将复杂的 Json 数据转换成整洁有序的 DataFrame，使后续的数据操作变得更加简单和高效。通过本文的介绍，希望你能对 json_normalize() 函数有更深入的了解，并将其应用到你的数据分析项目中。
