pandas.json_normalize

pandas的json_normalize函数是一个非常实用的工具，它用于将JSON格式的数据转换成更标准、更容易处理的DataFrame结构。当面对嵌套的JSON数据，例如一个包含多个层级键值对的对象列表，这个函数能够扁平化这些数据，使得每一项的属性成为一个独立的列。

它接受一个JSON对象、字典列表或包含JSON内容的Pandas Series作为输入，并返回一个新的DataFrame。这个新的DataFrame通常会有一个名为“columns”的列，包含了原始JSON对象的所有路径，其他列则是沿着这些路径展开后的值。

例如，如果你有如下的JSON数据：

data = [
    {
        "id": 1,
        "name": "Alice",
        "address": {"city": "New York", "country": "USA"}
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "Bob",
        "address": {"city": "London", "country": "UK"}
    }
]

你可以通过`pd.json_normalize(data)`来将其转换为：

   id      name city country
0   1     Alice  New York     USA
1   2       Bob   London      UK

相关问题

ImportError: cannot import name 'json_normalize' from 'pandas.io.json' (D:\Python\PY\lib\site-packages\pandas\io\json\__init__.py)

这个错误通常是由于pandas版本不兼容或缺少必要的依赖项导致的。'json_normalize'函数是pandas库中的一个函数，用于将嵌套的JSON数据规范化为扁平的表格形式。

要解决这个错误，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的pandas库已经正确安装。可以使用以下命令检查pandas版本：

   import pandas as pd
   print(pd.__version__)

如果没有安装pandas或者版本较低，可以使用以下命令安装最新版本：

   pip install pandas --upgrade

2. 检查是否缺少必要的依赖项。有时候，pandas需要其他库的支持才能正常工作。你可以尝试安装缺少的依赖项，例如：

   pip install numpy

3. 如果以上步骤都没有解决问题，可能是因为你使用的pandas版本过旧，不支持'json_normalize'函数。你可以尝试更新到最新版本的pandas：

   pip install pandas --upgrade

如果以上方法都无法解决问题，建议你提供更多关于你的环境和代码的详细信息，以便更好地帮助你解决问题。

AttributeError: module 'pandas.io.json' has no attribute 'json_normalize'

这个错误通常是因为你正在使用的 pandas 版本较旧，导致没有 json_normalize 函数。 json_normalize 函数是在较新的 pandas 版本中引入的。

你可以尝试升级 pandas 到最新版本，可以使用以下命令来进行升级：

pip install --upgrade pandas

如果你使用的是 conda 环境，可以使用以下命令升级：

conda update pandas

升级完成后，再次尝试运行你的代码，应该就不会出现该错误了。