Python pandas json_normalize 处理深度嵌套的json数据

在本文中，我们将介绍如何使用Python的pandas库中的json_normalize方法来处理非常深度嵌套的json数据。在现实世界的数据处理中，我们经常会遇到复杂的嵌套json格式数据，这时候就需要借助pandas的json_normalize方法来对这些数据进行处理和展开。

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json_normalize方法介绍

json_normalize方法是pandas库提供的用于处理嵌套json数据的方法。它可以将json数据转换为规范化的pandas DataFrame格式。该方法能够处理非常深度嵌套的json数据，并能自动展开所有的嵌套层级，让我们可以方便地对这些数据进行分析和操作。

使用json_normalize处理浅层嵌套json数据

让我们首先从一个浅层嵌套的json数据开始。假设我们有以下的json数据：

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "New York",
    "zipcode": "10001"
  }
}

我们可以通过以下的代码使用json_normalize方法来处理这个json数据：

import pandas as pd
import json

data = {
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "New York",
    "zipcode": "10001"
  }
}

df = pd.json_normalize(data)

print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的结果：

  name  age address.city address.zipcode
0  John   30     New York           10001

可以看到，json_normalize方法将嵌套的json数据展开为了一个规范化的pandas DataFrame格式。原先嵌套的json数据的每个层级都成为了DataFrame的一列。

处理深度嵌套的json数据

现在，让我们来处理一个更加深度嵌套的json数据。假设我们有以下的json数据：

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "New York",
    "zipcode": "10001"
  },
  "skills": {
    "programming": {
      "language": "Python",
      "experience": "5 years"
    },
    "data_analysis": {
      "tools": ["pandas", "numpy", "matplotlib"],
      "experience": "3 years"
    }
  }
}

我们可以使用以下的代码来处理这个深度嵌套的json数据：

import pandas as pd
import json

data = {
  "name": "John",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "New York",
    "zipcode": "10001"
  },
  "skills": {
    "programming": {
      "language": "Python",
      "experience": "5 years"
    },
    "data_analysis": {
      "tools": ["pandas", "numpy", "matplotlib"],
      "experience": "3 years"
    }
  }
}

df = pd.json_normalize(data, sep="_")

print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的结果：

  name  age address_city address_zipcode skills_programming_language skills_programming_experience skills_data_analysis_tools skills_data_analysis_experience
0  John   30     New York           10001                      Python                      5 years          [pandas, numpy, matplotlib]                      3 years

可以看到，json_normalize方法将所有的嵌套层级展开为了DataFrame的列，并使用了sep参数来指定列名的分隔符。对于列表类型的数据，它们会被展开为多对多的关系，这里使用了[]标识。

解析数组类型的json数据

除了处理嵌套的字典类型数据外，json_normalize方法还可以很好地处理数组类型的数据。让我们看一个例子：

[
  {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
      "city": "New York",
      "zipcode": "10001"
    }
  },
  {
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "address": {
      "city": "San Francisco",
      "zipcode": "94101"
    }
  },
  {
    "name": "Bob",
    "age": 35,
    "address": {
      "city": "Los Angeles",
      "zipcode": "90001"
    }
  }
]

我们可以使用以下的代码处理这个数组类型的json数据：

import pandas as pd
import json

data = [
  {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "address": {
      "city": "New York",
      "zipcode": "10001"
    }
  },
  {
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "address": {
      "city": "San Francisco",
      "zipcode": "94101"
    }
  },
  {
    "name": "Bob",
    "age": 35,
    "address": {
      "city": "Los Angeles",
      "zipcode": "90001"
    }
  }
]

df = pd.json_normalize(data, sep="_")

print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下的结果：

   name  age address_city address_zipcode
0  John   30     New York           10001
1 Alice   25            .            94101
2   Bob   35  Los Angeles           90001

可以看到，json_normalize方法将数组中的每个字典都展开为了DataFrame的一行，同时保留了共同的列名。对于缺失的数据，以”.”表示。

处理更加复杂的JSON数据

除了上述示例外，json_normalize方法还可以处理更加复杂的嵌套json数据。在实际的数据处理中，我们往往会遇到更多层级的嵌套数据，json_normalize方法同样可以很好地处理这些情况。

总结

本文介绍了如何使用Python的pandas库中的json_normalize方法来处理非常深度嵌套的json数据。我们了解了json_normalize方法的基本用法，并通过示例展示了如何处理浅层嵌套、深度嵌套、和数组类型的json数据。使用json_normalize方法能够方便地将嵌套的json数据转换为规范化的DataFrame格式，使得数据分析和操作变得更加简单。希望本文能够帮助读者更好地处理复杂的json数据。