从HTTP请求读取JSON数据实际应用

实际工作中，我们更多会遇到从API接口获取JSON数据的情况。这时候需要结合requests库来获取数据：

import pandas as pd
import requests

# 发送HTTP GET请求获取JSON数据
response = requests.get(‘https://api.example.com/data’)
data = response.json() # 将响应转换为Python字典

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

如果JSON数据结构比较复杂，比如嵌套了多层，可以使用json_normalize()函数来展平：

from pandas import json_normalize

# 假设获取的JSON数据有嵌套结构
complex_data = {
“total”: 2,
“users”: [
{
“name”: “张三”,
“age”: 25,
“address”: {
“city”: “北京”,
“street”: “朝阳区”
}
},
{
“name”: “李四”,
“age”: 30,
“address”: {
“city”: “上海”,
“street”: “浦东新区”
}
}
]
}

# 展平嵌套的JSON结构
df = json_normalize(complex_data, ‘users’, meta=[‘total’])
print(df)