讀Json文件生成pandas數(shù)據(jù)框詳情
前言
本文講解如何加載json文件或字符串為pandas數(shù)據(jù)框。pandas把json數(shù)據(jù)分成幾種典型類型，希望對(duì)你實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)有所啟示。
有時(shí)可能需要轉(zhuǎn)換json文件位pandas數(shù)據(jù)框。使用pandas內(nèi)置的read_json()函數(shù)很容易實(shí)現(xiàn)，
其語(yǔ)法如下：
read_json(‘path’, orient=’index’)
- path: json文件的路徑
- orient: json文件的格式描述，缺省是
index，還有其他選型：split, records, columns, values。
下面通過(guò)幾個(gè)示例進(jìn)行說(shuō)明。
records格式
假設(shè)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
}
] 我們使用pandas的函數(shù)read_json，只要只從orient參數(shù)位records：
# 加載json文件，生成pandas數(shù)據(jù)框
df = pd.read_json('data/json_file.json', orient='records')
# 查看數(shù)據(jù)框
print(df)輸出結(jié)果：
points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
index格式
假設(shè)json文件格式為：
{
"0": {
"points": 25,
"assists": 5
},
"1": {
"points": 12,
"assists": 7
},
"2": {
"points": 15,
"assists": 7
},
"3": {
"points": 19,
"assists": 12
}
} 與上面實(shí)現(xiàn)代碼一樣，僅需要修改orient=‘index’:
import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='index')
print(df)輸出結(jié)果：
points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
columns 類型
假設(shè)json文件格式為：
{
"points": {
"0": 25,
"1": 12,
"2": 15,
"3": 19
},
"assists": {
"0": 5,
"1": 7,
"2": 7,
"3": 12
}
} 加載代碼修改orient參數(shù)為’columns’:
import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='columns')
print(df)結(jié)果與上面一致。
values格式
假設(shè)json文件代碼如下：
[
[
25,
5
],
[
12,
7
],
[
15,
7
],
[
19,
12
]
] 加載代碼如下：
import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='values')
print(df)輸出結(jié)果：
0 1
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
split 參數(shù)示例
下面看split參數(shù)示例：
import pandas as pd
# 示例數(shù)據(jù)
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)輸出交叉表形式結(jié)果：
col 1 col 2
row 1 a b
row 2 c d
如果不指定index，則行自動(dòng)生成序號(hào)：
import pandas as pd
data = '{"columns":["col 1","col 2"], "data":[["a","b"],["c","d"]]}'
df = pd.read_json(data, orient='split')
print(df)輸出結(jié)果：
col 1 col 2
0 a b
1 c d
壓縮與編碼
使用compression參數(shù)可以解壓并載入json文件，參數(shù)選型有：‘zip’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zstd’。如果指定zip，則確保文件為zip文件格式，None表示不解壓。
使用 encoding 指定自定義編碼，缺省為 UTF-8 編碼。
假設(shè)my_file.zip壓縮文件格式為：
[
[
25,
5
],
[
12,
7
],
[
15,
7
],
[
19,
12
]
]載入代碼：
import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.zip", orient='values', compression='zip')
print(df)到此這篇關(guān)于讀Json文件生成pandas數(shù)據(jù)框詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Json生成pandas數(shù)據(jù)框內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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