读Json文件生成pandas数据框详情
作者:梦想画家
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)
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