HoRain云--Pandas处理JSON全攻略

HoRain云小助手个人主页 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》⛺️生活的理想就是为了理想的生活!⛳️ 推荐前些天发现了一个超棒的服务器购买网站性价比超高大内存超划算忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。专栏介绍专栏名称专栏介绍《C语言》本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧让大家从底层了解C把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。《网络协议》本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网络协议的奥秘一起解密网络协议在运行中协议的基本运行机制《docker容器精解篇》全面深入解析 docker 容器从基础到进阶涵盖原理、操作、实践案例助您精通 docker。《linux系列》本专栏主要撰写Linux干货内容从基础到进阶知识由抽象到简单通俗易懂帮你从新手小白到扫地僧。《python 系列》本专栏着重撰写Python相关的干货内容与编程技巧助力大家从底层去认识Python将更多复杂的知识由抽象转化为简单易懂的内容。《试题库》本专栏主要是发布一些考试和练习题库涵盖软考、HCIE、HRCE、CCNA等目录⛳️ 推荐专栏介绍 Pandas JSON 处理核心方法1️⃣ 读取 JSON 文件 - read_json()2️⃣ 写入 JSON 文件 - to_json()3️⃣ 处理嵌套 JSON - json_normalize()4️⃣ 完整实战示例5️⃣ 常见问题处理 相关资源根据搜索结果我为您整理了Pandas 处理 JSON 文件的完整指南 Pandas JSON 处理核心方法1️⃣ 读取 JSON 文件 -read_json()import pandas as pd # 从文件读取 df pd.read_json(data.json) print(df) # 从 JSON 字符串读取 json_str [{name:Alice,age:30},{name:Bob,age:25}] df pd.read_json(json_str) # 读取每行一个JSON对象的文件 (JSON Lines格式) df pd.read_json(data.jsonl, linesTrue)常用参数参数说明path_or_bufJSON文件路径或URLorientJSON格式类型 (records, index, columns, values)lines是否为每行一个JSON对象encoding文件编码 (默认utf-8)dtype指定列数据类型2️⃣ 写入 JSON 文件 -to_json()# 保存为JSON文件 df.to_json(output.json, orientrecords, force_asciiFalse) # 保存为 JSON Lines 格式 df.to_json(output.jsonl, orientrecords, linesTrue, force_asciiFalse) # 输出为字符串 json_str df.to_json(orientrecords)orient 参数说明值输出格式records[{col1:val1}, {col1:val2}]index{idx1:{col1:val1}}columns{col1:{idx1:val1}}valuessplit分离的字典格式3️⃣ 处理嵌套 JSON -json_normalize()from pandas import json_normalize # 嵌套JSON示例 nested_json { name: Alice, address: {city: NY, zip: 10001}, phones: [{type: home, num: 123}, {type: work, num: 456}] } # 展平嵌套结构 df json_normalize(nested_json) df json_normalize(nested_json, record_pathphones, meta[name])4️⃣ 完整实战示例import pandas as pd from pandas import json_normalize # 示例数据 data [ {id: A01, name: 张三, age: 25, city: 北京}, {id: A02, name: 李四, age: 30, city: 上海}, {id: A03, name: 王五, age: 28, city: 广州} ] # 创建DataFrame df pd.DataFrame(data) # 保存为JSON df.to_json(users.json, orientrecords, force_asciiFalse, indent2) # 读取JSON df_read pd.read_json(users.json) # 查看数据 print(df_read.head()) print(df_read.info())5️⃣ 常见问题处理问题解决方案中文乱码force_asciiFalse日期格式date_unitms或转换后保存嵌套数据使用json_normalize()大文件linesTrue逐行读取缺失值na_repnull 相关资源官方文档: pandas.pydata.org/docs/reference/io.html#jsonJSON格式说明: JSON比XML更小、更快、更易解析如果您有具体的JSON文件需要处理或有特定的问题如数据转换、格式问题等请告诉我我可以提供更针对性的帮助❤️❤️❤️本人水平有限如有纰漏欢迎各位大佬评论批评指正如果觉得这篇文对你有帮助的话也请给个点赞、收藏下吧非常感谢! Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧