pandas是Python数据矮人的流行库。在其各种功能中，母亲©Toda json_normalize()因其能够将JSON格式数据转换为表格结构的能力而脱颖而出，从而促进了使用复杂数据的工作。在本文中，我们将详细探讨json_normalize()，了解其语法和应用程序的示例，以便您可以在JSON数据处理中利用此功能强大的功能。
JSON格式的数据通常用于表示结构化信息，尤其是在处理Web API数据或层次信息存储时。但是，为了执行更多的高级和操纵，使用表格格式数据更方便。 Pandas Toda json_normalize()母亲是将JSON数据转换为表格结构的工具，使您可以更有效地操纵和探索数据。
母亲©All json_normalize()用于将注释的JSON格式数据转换为表格数据框架。它在JSON的不同DE -DEPTH中扩展了nt依信息，并创建了一个表格表示，使数据更容易访问和幻想。这尤其是当您拥有数据复合物（包含列表和依附的对象）时。
母亲语法©pandas中的所有json_normalize()：
水json_normalize()的语法如下：
pandas.json_normalize(data, record_path=None, meta=None, sep='_', max_level=None)
- 日期：将标准化的JSON对象。
- record_path：您想要不正当的Anninhaded列表（当列表中的列表时使用）。
- 目标：额外元数据的字典将包含在生成的数据框架中。
- sep：字符或字符串以分开巢列列。
- max_level：没有标准化深度的深度。
母亲使用母亲的示例©pandas中的所有json_normalize()：
让我们使用示例来说明母亲的使用©All json_normalize()。
示例1：json simples
考虑以下书籍的书面书：
data = {
"livros": [
{
"titulo": "Aprendendo Pandas",
"autor": "João Silva",
"ano": 2020
},
{
"titulo": "Python para Iniciantes",
"autor": "Maria Souza",
"ano": 2019
}
]
}
我们可以使用koud0：
标准化此json
import pandas as pd
df = pd.json_normalize(data, 'livros')
print(df)
和saudea serude：
titulo autor ano
0 Aprendendo Pandas João Silva 2020
1 Python para Iniciantes Maria Souza 2019
示例2：带有nt虫数据的JSON
现在，考虑带有nt虫数据的以下JSON：
data_aninhado = {
"alunos": [
{
"nome": "João",
"notas": {
"matematica": 80,
"historia": 70,
"geografia": 85
}
},
{
"nome": "Maria",
"notas": {
"matematica": 90,
"historia": 65,
"geografia": 75
}
}
]
}
我们可以使用json_normalize()进行标准化此json并指定注释的路径：
df_aninhado = pd.json_normalize(data_aninhado, 'alunos', record_path='notas', meta='nome')
print(df_aninhado)
和saudea serude：
matematica historia geografia nome
0 80 70 85 João
1 90 65 75 Maria
母亲©PANDAS中的All json_normalize()是将Nestled JSON数据转换为表格结构的强大工具，使数据更易于访问和幻想。特别是当您使用Web API或其他返回层次信息的服务的复杂数据时。通过实际示例，我们看到了如何应用json_normalize()来改善Pandas DataFrames上JSON数据的组织和处理。
pandas是一个非常通用的库，json_normalize()只是许多强大的功能之一。有了适当的了解此功能，您可以提取复杂数据的有价值信息，并有效地执行高级方式。