Python Pandas解析与提取复杂数据的实用技巧

最新推荐文章于 2025-02-25 10:09:26 发布

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大家好，在数据分析和处理的过程中，我们经常会遇到包含嵌套结构、非结构化数据或复杂数据类型的情况。这类数据可能源于JSON文件、嵌套的列表或字典，甚至是Excel中多层次的表格结构。为了从这些复杂结构中提取有用信息，本文将介绍Python的Pandas库提供的高效工具和方法。

1.解析JSON格式数据

JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛用于数据传输的格式，特别是在网络API中。通常，JSON数据包含嵌套的字典和列表结构，这需要额外的处理来解析和转换为适合分析的格式。Pandas的json_normalize()函数能够轻松解析复杂的JSON结构，将嵌套数据转换为平坦的表格形式。

import pandas as pd
import json

# 创建嵌套的JSON数据
data = '''
{
    "employees": [
        {"name": "Alice", "info": {"age": 25, "city": "New York"}},
        {"name": "Bob", "info": {"age": 30, "city": "San Francisco"}},
        {"name": "Charlie", "info": {"age": 35, "city": "Los Angeles"}}
    ]
}
'''

#