处理Pandas中的JSON数据：从字符串到结构化分析

在数据科学领域，JSON作为一种灵活的数据交换格式，被广泛应用于存储和传输数据。然而，JSON数据的非结构化特性在进行数据分析时可能会带来一些挑战。本文将指导读者如何使用Pandas库将DataFrame中的JSON字符串列转换为结构化的表格数据，进而为数据分析和机器学习任务提供支持。

关键词

Pandas, JSON, 数据处理, 数据分析, DataFrame, 数据展开

1. 引言

JSON（JavaScript Object Notation）数据以其简洁性和易于阅读性在Web开发和数据交换中变得非常流行。但在数据分析的上下文中，我们需要将这些数据转换为表格形式以便于操作和分析。本文将展示如何使用Pandas库来实现这一转换。

2. Pandas与JSON简介

2.1 Pandas简介

Pandas是一个开源的数据分析和操作库，它提供了高性能、易用的数据结构，如DataFrame和Series，以及数据分析工具。

2.2 JSON数据格式

JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。

3. 示例数据构建

在深入技术细节之前，我们首先构建一个包含JSON数据的示例DataFrame。

import pandas as pd
import json

# 示例数据，包含JSON格式的字符串
data = {
   
    'id': [1, 2]