读Json文件生成pandas数据框详情

前言

本文讲解如何加载json文件或字符串为pandas数据框。pandas把json数据分成几种典型类型，希望对你实际数据应用开发有所启示。

有时可能需要转换json文件位pandas数据框。使用pandas内置的read_json()函数很容易实现，

其语法如下：

read_json(‘path’, orient=’index’)

• path: json文件的路径

• orient: json文件的格式描述，缺省是index，还有其他选型：split, records, columns, values。

下面通过几个示例进行说明。

records格式

假设json文件my_file.json的格式如下：

[
  {
     "points": 25,
     "assists": 5
  },
  {
     "points": 12,
     "assists": 7
  },
  {
     "points": 15,
     "assists": 7
  },
  {
     "points": 19,
     "assists": 12
  }
]

我们使用pandas的函数read_json，只要只从orient参数位records：

# 加载json文件，生成pandas数据框
df = pd.read_json('data/json_file.json', orient='records')

# 查看数据框
print(df)

输出结果：

   points  assists
0      25        5
1      12        7
2      15        7
3      19       12

index格式

假设json文件格式为：

{
  "0": {
     "points": 25,
     "assists": 5
  },
  "1": {
     "points": 12,
     "assists": 7
  },
  "2": {
     "points": 15,
     "assists": 7
  },
  "3": {
     "points": 19,
     "assists": 12
  }
}

与上面实现代码一样，仅需要修改orient=‘index’:

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='index')
print(df)

输出结果：

   points  assists
0      25        5
1      12        7
2      15        7
3      19       12

columns 类型

假设json文件格式为：

{
  "points": {
     "0": 25,
     "1": 12,
     "2": 15,
     "3": 19
  },
  "assists": {
     "0": 5,
     "1": 7,
     "2": 7,
     "3": 12
  }
}

加载代码修改orient参数为’columns’:

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='columns')

print(df)

结果与上面一致。

values格式

假设json文件代码如下：

[
  [
     25,
     5
  ],
  [
     12,
     7
  ],
  [
     15,
     7
  ],
  [
     19,
     12
  ]
]

加载代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='values')

print(df)

输出结果：

    0   1
0  25   5
1  12   7
2  15   7
3  19  12

split 参数示例

下面看split参数示例：

import pandas as pd

# 示例数据
data =  '{"columns":["col 1","col 2"], "index":["row 1","row 2"], "data":[["a","b"],["c","d"]]}'
df = pd.read_json(data, orient='split')

print(df)

输出交叉表形式结果：

      col 1 col 2
row 1     a     b
row 2     c     d

如果不指定index，则行自动生成序号：

import pandas as pd

data =  '{"columns":["col 1","col 2"],  "data":[["a","b"],["c","d"]]}'
df = pd.read_json(data, orient='split')

print(df)

输出结果：

  col 1 col 2
0     a     b
1     c     d

压缩与编码

使用compression参数可以解压并载入json文件，参数选型有：‘zip’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zstd’。如果指定zip，则确保文件为zip文件格式，None表示不解压。

使用 encoding 指定自定义编码，缺省为 UTF-8 编码。

假设my_file.zip压缩文件格式为：

[
  [
     25,
     5
  ],
  [
     12,
     7
  ],
  [
     15,
     7
  ],
  [
     19,
     12
  ]
]

载入代码：

import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.zip", orient='values', compression='zip')
print(df)

来源：https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/125125565