如何在 PandasSql 中读取嵌套的 Json 文件

Question

我曾经在 table 中有一个简单的行和列格式，并且正在通过 pandassql 阅读它。

但是如果你有如下结构并且想从中获取 age>10，我如何使用 pandassql 获取它？

  [  {
    "response":{
      "version":"1.1",
      "token":"dsfgf",
       "body":{
         "customer":{
             "customer_id":"1234567",
             "verified":"true"
           },
         "contact":{
             "email":"mr@abc.com",
             "mobile_number":"0123456789"
          },
         "personal":{
             "gender": "m",
             "title":"Dr.",
             "last_name":"Muster",
             "first_name":"Max",
             "family_status":"single",
             "dob":"1985-12-23",
         }
       }
     } ]

Answer 1

此处回答：

您可以使用json_normalize

这里还有关于这个问题的完整描述：

https://medium.com/swlh/converting-nested-json-structures-to-pandas-dataframes-e8106c59976e

如何在 PandasSql 中读取嵌套的 Json 文件

How to Read Nested Json file in PandasSql

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