pd.json_normalize（）用法

`pd.json_normalize()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于将 JSON 数据规范化为 Pandas 数据帧。

该函数主要有以下参数：

- `data`：要规范化的 JSON 数据。
- `record_path`：规范化的 JSON 数据路径。
- `meta`：要添加到结果数据帧的元数据。
- `meta_prefix`：元数据列名的前缀。
- `record_prefix`：记录列名的前缀。
- `errors`：处理错误的方法。

以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import json

data = [
    {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"},
    {"name": "Mike", "age": 25, "city": "Los Angeles"},
    {"name": "Sarah", "age": 32, "city": "Chicago"}
]

json_data = json.dumps(data)

df = pd.json_normalize(json.loads(json_data))
print(df)

输出结果：

    name  age         city
0   John   30     New York
1   Mike   25  Los Angeles
2  Sarah   32      Chicago

在该示例中，我们首先将 Python 列表转换为 JSON 字符串，然后使用 `json.loads()` 函数将其转换回 Python 字典。接下来，我们使用 `pd.json_normalize()` 函数将字典转换为 Pandas 数据帧，并将其打印出来。