然后,我们定义了一个 JSON 字符串 json_string,其中包含了一个人的姓名、年龄和城市。接下来,我们使用 read_json() 方法将 JSON 字符串转换为 DataFrame。最后,我们使用 data 来显示结果。 读取JSON 文件 要从JSON 文件中读取数据,可以使用 Pandas 的 read_json() 方法并指定文件路径。以下是一个简单的示例: ...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...
table = people.to_json(orient="table")print(table)print()print(pd.read_json(table, orient="table"))输出：{"schema":{"fields":[{"name":"index","type":"integer"},{"name":"Name","type":"string"},{"name":"Age","type":"integer"},{"name":"City","type":"string"}],"primaryK...
这个read_json 方法接受许多参数,就像我们在 read_csv 和read_excel 中看到的那样,例如 filepath、dtype 和encoding。 完整的 read_json 文档可以在这里找到:read_json。 在这种情况下,我们将尝试读取我们的 games.json JSON 文件。 该文件包含了在欧洲销售的 PlayStation 游戏记录,包括标题、价格、提供商和类型。
df=pd.read_json('sites.json') 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。 实例 importpandasaspd data=[ { "id":"A001", "name":"菜鸟教程", "url":"www.runoob.com", "likes":61 ...
read_json官网解释:pandas.read_json 参数说明: path_or_buf:接收格式为[a valid JSON string or file-like, default: None] 选择JSON文件或者是指定可以是URL。有效的URL形式包括http、ftp、s3和文件。对于URL文件,需要指定本地文件目录。例如,本地文件可以是file://localhost/path/to/table.json。
JSON 是一种纯文本,但具有对象的格式,在编程界是最广泛被应用的数据交互的格式之一。在下面的示例中,我们将使用一个名为 "data.JSON" 的 JSON 文件。打开data.json。实例 将JSON 文件载入到 DataFrame 中:import pandas as pd df = pd.read_json('data.json') print(df.to_string())...
Open data.json.ExampleGet your own Python Server Load the JSON file into a DataFrame: import pandas as pddf = pd.read_json('data.json')print(df.to_string()) Try it Yourself » Tip: use to_string() to print the entire DataFrame....
2. Read JSON String Example If you have a JSON in a string, you can read or load this into pandas DataFrame usingread_json()function. By default, JSON string should be in Dict like format{column -> {index -> value}}. This is also calledcolumnorientation. ...
正常默认情况下,date_columns这一列也是被当做是String类型的数据,要是我们通过parse_dates参数将日期解析应用与该列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_2=pd.read_sql(sql_cmd_2,conn,parse_dates="date_columns")df_2.info() ...