一行代码优化:将嵌套JSON转为 pandas DataFrame
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更新于2024-08-05
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在提供的Python脚本中,核心功能是将JSON数据转换为Pandas DataFrame。原代码中使用`pd.DataFrame.from_dict(dc['data'])`来处理嵌套的JSON数据,但为了优化并减少冗余列(即扁平化多层嵌套结构),引入了`pd.json_normalize()`函数。`json_normalize`是Pandas提供的一种实用工具,它能根据指定的键路径或列名将嵌套的JSON数据结构展开,使得数据更容易进行分析和操作。
在`json_to_table_nested`函数中,首先打开指定的JSON文件,如`F:\AA\API-BotStatus-複製.txt`,并使用`json.load()`方法读取其中的数据,存储在变量`dc`中。然后,通过将`dc['data']`作为参数传递给`pd.json_normalize()`,这行关键代码实现了对嵌套数据的规范化处理。这个操作会生成一个DataFrame,其中的数据结构更简洁,减少了因为原始JSON的多层嵌套导致的列重复。
原始代码可能需要处理的数据结构类似于:
```json
{
"data": {
"key1": [
{"sub_key1": "value1", "sub_key2": "value2"},
{"sub_key1": "value3", "sub_key2": "value4"}
],
"key2": {...},
...
}
}
```
经过`pd.json_normalize()`处理后,结果DataFrame可能类似这样:
```
sub_key1 sub_key2
0 value1 value2
1 value3 value4
```
这样做的好处在于,每个子键及其对应的值都被转换成了DataFrame中的单独列,便于后续的数据清洗、分析和可视化。最后,将处理后的DataFrame保存为Excel文件(`.xlsx`格式),方便其他用户查看和使用。
这段脚本的核心改进在于利用`pd.json_normalize()`函数简化了数据结构,提高了数据处理的效率,并减少了数据存储时的复杂度。在实际工作中,这样的处理方式对于有效管理和分析大量JSON数据尤其重要。
2021-03-30 上传
2023-07-12 上传
2023-06-07 上传
2023-03-11 上传
2023-05-31 上传
2023-05-12 上传
2023-05-28 上传
2023-06-03 上传
2023-07-09 上传
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