讀Json檔案生成pandas資料框詳情

2022-08-25 22:01:13

前言

本文講解如何載入json檔案或字串為pandas資料框。pandas把json資料分成幾種典型型別，希望對你實際資料應用開發有所啟示。

有時可能需要轉換json檔案位pandas資料框。使用pandas內建的read_json()函數很容易實現，

其語法如下：

read_json(‘path’, orient=’index’)

path: json檔案的路徑
orient: json檔案的格式描述，預設是index，還有其他選型：split, records, columns, values。

下面通過幾個範例進行說明。

records格式

假設json檔案my_file.json的格式如下：

[
   {
      "points": 25,
      "assists": 5
   },
   {
      "points": 12,
      "assists": 7
   },
   {
      "points": 15,
      "assists": 7
   },
   {
      "points": 19,
      "assists": 12
   }
]

我們使用pandas的函數read_json，只要只從orient引數位records：

# 載入json檔案，生成pandas資料框
df = pd.read_json('data/json_file.json', orient='records')

# 檢視資料框
print(df)

輸出結果：

points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12

index格式

假設json檔案格式為：

{
   "0": {
      "points": 25,
      "assists": 5
   },
   "1": {
      "points": 12,
      "assists": 7
   },
   "2": {
      "points": 15,
      "assists": 7
   },
   "3": {
      "points": 19,
      "assists": 12
   }
}

與上面實現程式碼一樣，僅需要修改orient=‘index’:

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='index')
print(df)

輸出結果：

points assists
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12

columns 型別

假設json檔案格式為：

{
   "points": {
      "0": 25,
      "1": 12,
      "2": 15,
      "3": 19
   },
   "assists": {
      "0": 5,
      "1": 7,
      "2": 7,
      "3": 12
   }
}

載入程式碼修改orient引數為’columns’:

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='columns')

print(df)

結果與上面一致。

values格式

假設json檔案程式碼如下：

載入程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_json("data/my_file.json", orient='values')

print(df)

輸出結果：

0 1
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12

split 引數範例

下面看split引數範例：

import pandas as pd

# 範例資料
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)

輸出交叉表形式結果：

col 1 col 2
row 1 a b
row 2 c d

如果不指定index，則行自動生成序號：

import pandas as pd

data =  '{"columns":["col 1","col 2"],  "data":[["a","b"],["c","d"]]}'
df = pd.read_json(data, orient='split')

print(df)

輸出結果：

col 1 col 2
0 a b
1 c d

壓縮與編碼

使用compression引數可以解壓並載入json檔案，引數選型有：‘zip’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zstd’。如果指定zip，則確保檔案為zip檔案格式，None表示不解壓。

使用 encoding 指定自定義編碼，預設為 UTF-8 編碼。

假設my_file.zip壓縮檔案格式為：

載入程式碼：

import pandas as pd
df = pd.read_json("data/my_file.zip", orient='values', compression='zip')
print(df)

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目錄

前言

records格式

index格式

columns 型別

values格式

split 引數範例

壓縮與編碼

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