Pandas读取数据的几种方法 1.读写JSON pd.read_json(path,chunksize=a)# chunksize表示每次读a行pd.to_json(path,force_ascii=布尔值)# 如果要输出中文,需要设置为False 2.读写CSV pd.read_csv(path,index_col=m,chunksize=a) df.to_csv(path)# index_col用于将某一列指定为行名 3.读取Excel pd.read...
pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=True,convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True,numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None,lines=False, chunksize=None, compression='infer') 一般来说read_json用的比to_json要多一些...
read_json 方法 read_json 方法允许我们从JSON文件中读取数据，并将其转换为Pandas DataFrame。以下是该方法的常见参数说明：● path_or_buf:JSON文件的路径或包含JSON数据的字符串。● orient:数据的方向，决定如何解析JSON数据。常见选项包括'split'、'records'、'index'、'...
逐块读取数据:可以使用read_json函数的chunksize参数,将JSON文件按照指定的块大小进行逐块读取和处理。这样可以减少一次性加载整个文件所占用的内存。 示例代码: 示例代码: 在上述示例中,chunksize参数设置为1000,read_json函数将返回一个可迭代的对象,可以对每个块的数据进行处理。 优化JSON数据结构:如果可能的话,可以...
pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=None, convert_axes=None, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, encoding_errors='strict', lines=False, chunksize=None, compression='infer', nrows=None...
pandas.read_json (path_or_buf=None, orient = None, typ=’frame’, dtype=True, convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, lines=False, chunksize=None, compression=’infer’) ...
pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=None, convert_axes=None, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, encoding_errors='strict', lines=False, chunksize=None, compression='infer', nrows=None...
lines=False,# 布尔值,默认为False,每行读取该文件作为json对象 chunksize=None,# 分块读取大小 compression='infer',nrows=None,storage_options=None) 模拟数据 模拟了一份数据,vscode打开内容: 可以看到默认情况下的读取效果: 主要有下面几个特点: 第一层级字典的键当做了DataFrame的字段 ...
# Syntax of read_json() pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=None, convert_axes=None, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, encoding_errors='strict', lines=False, chunksize=None, comp...
最近一项工作需要读取数据库中1500万条数据,考虑到数据量太大,不方便直接一次性读取,不然会内存爆炸。想到用pandas.read_sql_query()里有一个chunksize可以分批返回chunksize个数据,于是用pandas试了下,代码如下: importpandas as pdfromsqlalchemyimportcreate_engineimportpsycopg2importjsonclassDB_connection(object):def...