在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？-云社区-华为云

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使用 Pandas 读取 JSON 文件

在开始之前，让我们了解如何使用Pandas的 read_json() 函数从JSON文件中读取数据。以下是读取JSON文件的步骤：
import pandas as pd
  使用read_json()函数读取JSON文件：
 df = pd.read_json('data.json')
 在上述代码中，data.json是要读取的JSON文件的路径，df是将数据加载到的Pandas DataFrame对象。
  使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame

 除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：
  导入所需的库：
 import pandas as pd
import json
  将JSON字符串解析为Python对象：
 data = json.loads(json_string)
 在上述代码中，json_string是包含JSON数据的字符串，data是解析后的Python对象。
  使用DataFrame()函数创建DataFrame：
 df = pd.DataFrame(data)
 在上述代码中，df是创建的Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON字符串转换而来的数据。
  解析嵌套 JSON 数据

 在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。以下是解析嵌套JSON数据的步骤：
  导入所需的库：
 import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
  使用json_normalize()函数解析嵌套的JSON数据：
 df = json_normalize(data, 'nested_key')
 在上述代码中，data是包含嵌套JSON数据的Python对象，nested_key是要解析的嵌套键。
  案例研究：从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame

 让我们提供一个实际案例，演示如何使用公开的API获取JSON数据，并将其转换为Pandas DataFrame。
  导入所需的库：
 import pandas as pd
import requests
  调用API并获取JSON数据：
 response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
 在上述代码中，我们使用requests库向API发送请求，并使用.json()方法将返回的响应转换为JSON数据。
  将JSON数据转换为DataFrame：
 df = pd.DataFrame(data)
 在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。
  JSON 数据清洗和转换

 在将JSON数据转换为DataFrame之后，我们可能需要进行一些数据清洗和转换的操作。这包括处理缺失值、数据类型转换和重命名列等。以下是一些常见的操作示例：
  处理缺失值：
 df = df.fillna(0)  # 将缺失值填充为0
  数据类型转换：
 df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)  # 将列的数据类型转换为整数
  重命名列：
 df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})  # 将列名从"old_name"改为"new_name"
 通过这些操作，我们可以对JSON数据进行清洗和转换，使其适应DataFrame的需求。
 在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据，以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。我们还探讨了如何解析嵌套的JSON数据，并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame的案例。最后，我们提供了一些常见的JSON数据清洗和转换操作。
 通过将JSON转换为Pandas DataFrame，我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住，在进行任何操作之前，请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。
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