Pandas处理和分析嵌套JSON数据：从字符串到结构化DataFrame

在数据分析领域，我们经常遇到需要从非结构化数据中提取有用信息的场景。特别是当数据以JSON字符串的形式出现时，如何有效地将其转换为结构化的表格形式，以便进行进一步的分析和处理，成为了一个常见的挑战。本文将通过一个具体的例子，展示如何使用Python的Pandas库来处理和分析嵌套的JSON数据。

一、引言

JSON（JavaScript Object Notation）是一种流行的数据交换格式，它以易于阅读的文本形式存储和传输数据对象。然而，JSON数据的嵌套结构有时会导致数据处理上的困难。Pandas库提供了强大的数据处理功能，可以帮助我们将这些复杂的JSON字符串转换为结构化的DataFrame，从而进行更深入的数据分析。

二、环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装Pandas库。如果未安装，可以通过以下命令安装：

pip install pandas

三、理解数据

我们的数据集包含订单编号和报告数据，报告数据是JSON编码的字符串列表，每个字符串代表一个字典，字典中包含车辆交易价格的属性和变化范围。

以下是我们的原始数据：

order_no	repot
1	[{“车商收车价”: “1.95->2.03”}, {“车商批发价”: “1.99->2.07”}]
2	[{“车商零售价”: “2.40->2.48”}, {“个人间交易价”: “2.21->2.29”}]

四、步骤1：解析JSON字符串

首先，我们需要将repot列中的JSON字符串解析为Python可操作的字典列表。这可以通过ast.literal_eval函数实现，该函数可以安全地评估一个字符串表达式，并返回结果。

import ast