json_normalize

json_normalize是pandas库中的一个函数，用于将嵌套的JSON数据转换为平面表格形式。它可以将JSON数据中的每个嵌套层级展开为一列，并将每个嵌套层级的键作为列名。这个函数可以方便地将JSON数据转换为pandas DataFrame，以便进行数据分析和处理。

下面是一个简单的例子，假设我们有以下JSON数据：

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "phone_numbers": [
        {
            "type": "home",
            "number": "555-1234"
        },
        {
            "type": "work",
            "number": "555-5678"
        }
    ]
}

我们可以使用json_normalize将其转换为一个DataFrame：

import pandas as pd
import json

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "phone_numbers": [
        {
            "type": "home",
            "number": "555-1234"
        },
        {
            "type": "work",
            "number": "555-5678"
        }
    ]
}

df = pd.json_normalize(data)
print(df)

输出结果如下：

   name  age address.city address.state phone_numbers
0  John   30     New York            NY           NaN
1   NaN  NaN          NaN           NaN  {'type': 'home', 'number': '555-1234'}
2   NaN  NaN          NaN           NaN  {'type': 'work', 'number': '555-5678'}

可以看到，json_normalize将嵌套的JSON数据转换为了一个DataFrame，其中每个嵌套层级都展开为了一列，并将每个嵌套层级的键作为列名。需要注意的是，如果JSON数据中有数组，那么json_normalize会将数组中的每个元素展开为一行，并在每个元素的前面添加一个数字索引。