本文主要是介绍Python数据攻略-多层嵌套Json数据展平到DataFrame，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在数据分析的世界里，JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式。特别是当数据结构比较复杂，包含多层嵌套时，JSON表现得尤为强大。然而这些多层嵌套的数据不易于直接分析，因此需要展平到DataFrame（数据框）中进行进一步的操作。
文章目录
- 多层嵌套JSON解构
- 使用Python内置库
- 使用Pandas的`json_normalize`
- 展平后的数据应用
- 数据清洗
- 数据分析
- 实践案例：《三国志》游戏武将武力分析
- 总结
多层嵌套JSON解构
这一部分将通过两种方法来解构多层嵌套的JSON数据：一是使用Python的内置json库，二是使用Pandas的json_normalize函数。
使用Python内置库
json.loads()和json.load() 这两个函数用于从字符串或文件中加载JSON数据。
使用json.loads()<
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