博客

扁平化一个数据帧的列表是一种将嵌套的数据架构转换为扁平的结构的方法。这种方法可以使数据更易于处理和分析，因为每个元素都是一个单独的行。

以下是扁平化一个数据帧的列表的完整攻略，包括代码说明和样例：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
import json

1. 加载数据集

例如，我们有以下数据集：

[
  {
    "name": "Alice",
    "age": 28,
    "pets": [
      {
        "type": "cat",
        "name": "Fluff"
      },
      {
        "type": "dog",
        "name": "Fido"
      }
    ]
  },
  {
    "name": "Bob",
    "age": 35,
    "pets": [
      {
        "type": "parrot",
        "name": "Polly"
      }
    ]
  }
]

我们可以使用以下代码将其加载为Python列表：

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

1. 扁平化数据

下一步是扁平化数据。我们可以使用json_normalize函数来完成这个任务。这个函数可以用于扁平化JSON数据。请注意，这个函数只适用于嵌套数据结构层次不深的情况。

df = json_normalize(data, 'pets', ['name', 'age'])

在这个函数中，第一个参数是要扁平化的数据，第二个参数是列表中的嵌套对象。第三个参数是列名。

然后，此操作将生成以下数据框：

      type    name   age
0      cat   Fluff   28
1      dog    Fido   28
2  parrot   Polly   35

这样，我们就成功地将嵌套的数据结构转换为一个扁平的数据框。

在上面的代码中，每个宠物都是一个单独的行，包括“type”、“name”和“age”三个列。如果有多个嵌套结构，则使用所需的列名和嵌套结构列表名称添加更多参数。

以上是扁平化一个数据帧的列表的完整攻略，包括代码说明和样例。