前言
records格式
index格式
columns 类型
values格式
split 参数示例
压缩与编码
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：
index格式points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
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：
columns 类型points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
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：
split 参数示例0 1
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
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：
压缩与编码col 1 col 2
0 a b
1 c d
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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