Pandas 提供了多种方式来处理 JSON 数据,包括读取 JSON 文件或字符串、将 DataFrame 保存为 JSON 文件、处理嵌套 JSON 数据等。 读取JSON 数据 Pandas 提供了 read_json 函数来读取 JSON 数据。你可以从 JSON 文件或 JSON 字符串中读取数据。 python import pandas as pd #从 JSON 文件读取 df = pd.read_js...
df = pd.read_json('data.json') 如果JSON数据中包含嵌套数组,我们可以使用pd.json_normalize()函数来展开这些数组。该函数可以将嵌套数组中的元素展开为新的列,并保留原始数据的其他列。 代码语言:txt 复制 df = pd.json_normalize(df['nested_array_column']) 在上述代码中,nested_array_column是包含嵌套数...
read_json() 用于从 JSON 格式的数据中读取并加载为一个 DataFrame。它支持从 JSON 文件、JSON 字符串或 JSON 网址中加载数据。 语法格式: importpandasaspd df=pd.read_json(path_or_buffer,# JSON 文件路径、JSON 字符串或 URLorient=None,# JSON 数据的结构方式,默认是 'columns'dtype=None,# 强制指定列...
第一次使用我们需要安装 glom: pip3 install glom 实例 import pandas as pd from glom import glom df = pd.read_json('nested_deep.json') data = df['students'].apply(lambda row: glom(row, 'grade.math')) print(data) 以上实例输出结果为: 0 60 1 89 2 79 Name: students, dtype: int64发...
json_normalize()使用了参数 record_path 并设置为 ['students'] 用于展开内嵌的 JSON 数据 students。 importpandasaspdimportjson# 打印出结果JSON结构withopen('data/nested_list.json','r')asf: data = pd.read_json(f.read())print(data)# 使用 Python JSON 模块载入数据withopen('data/nested_list.json...
URL='https://static.runoob.com/download/sites.json' df= pd.read_json(URL) print(df) 以上实例输出结果为: id name url likes0A001教程www.run.com611A002Googlewww.google.com1242A003淘宝www.taobao.com45 内嵌的 JSON 数据 假设有一组内嵌的 JSON 数据文件nested_list.json: ...
第一次使用我们需要安装 glom: pip3 install glom 实例 importpandasaspdfromglomimportglom df=pd.read_json('nested_deep.json')data=df['students'].apply(lambdarow:glom(row,'grade.math'))print(data) 以上实例输出结果为: 060189279Name:students,dtype:int64 标签:Pandas...
df = pd.read_json(f.read()) print(df.to_string()) # to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据,我们也可以直接处理 JSON 字符串。 print('-' * 10) # 重新定义标题 df.columns = ['姓名', '年龄', '性别'] print(df) df.to_csv('data/result.csv', index=False, encoding='GB2312')...
Python Pandas NestedJSON格式 正在尝试将嵌套的JSON转换为当前数据帧的列。我如何做到这一点?注意:字典的JSON函数列表重复600多次 { "Functions": [ { "CodeSha256": "", "CodeSize": "Description": "", "Environment": { "Variables": { "COMMIT_HASH": ",...
用pandas read_json读取。 df = pd.read_json('data/nested_list.json') 在读取了这个JSON之后,我们可以看到嵌套列表被放到了一个单列students中。如何使嵌套列表变平?一个解决方案是应用一个自定义函数来展平students的值。 这当然完成了我们的工作,但它需要额外的代码才能以我们需要的形式获取数据。可以使用P...