有时候需要读取一定格式的json文件为DataFrame,可以通过json来转换或者熊猫中的read_json ()。
熊猫作为pd导入
进口json
data=https://www.yisu.com/zixun/pd.DataFrame (json.loads(打开(‘jsonFile.txt’,‘r +) .read())) #方法一
dataCopy=pd.read_json (jsonFile.txt, typ=翱蚣堋?#方法二
之前
熊猫。read_json (path_or_buf=None,东方=None, typ=爸 ?dtype=True, convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None,编码=,=False行)[源]
熊猫对象转换为一个JSON字符串
参数:
path_or_buf:一个有效的JSON字符串或类似文件,默认值:没有
字符串可以是一个URL。有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。对于文件的url,主机预计。例如,一个本地文件可能是文件://localhost/路径//table.json
东方:字符串,
将JSON字符串格式。兼容的JSON字符串可以由to_json()与相应的东方价值。一组可能的方向是:
“分裂”:dict像{指数→(指数)、列→(列)、数据→(值)}
“记录”:列表像[{列→值},……,{列→值}]
“指数”:dict像{指数→{列→值}}
“列”:dict像{列→{指数→值}}
“值”:数组的值
允许和默认值取决于飞机价值的参数。
当typ==跋盗小?
允许定义是{“分裂”、“记录”,“索引”}
默认是“指数”
东方的系列指数必须是唯一的“指数”。
当typ==翱蚣堋?
允许定义是{“分裂”、“记录”,“指数”,“列”、“价值观”}
默认是“列”
DataFrame指数必须是唯一的主导“指数”和“列”。
DataFrame列必须是唯一的主导“指数”、“列”、“记录”。
系列typ:恢复类型的对象(或帧),默认“帧”
dtype:布尔或dict类型、默认正确
如果这是真的,推断dtypes,如果dict dtype列,然后使用这些,如果错误,那就不要推断dtypes,只适用于数据。
convert_axes:布尔,违约事实
试图将坐标轴转换为适当的dtypes。
convert_dates:布尔,违约事实
列表的列来解析日期;如果这是真的,然后尝试解析datelike列默认是正确的;标签是datelike如果一列
它以“_at”,
它以“_time”,
它开始于“时间戳”,
“修改”,或
这是“日期”
keep_default_dates:布尔,违约事实
如果解析日期,那么解析默认datelike列
numpy:布尔,默认的错误
直接解码numpy数组。只支持数字数据,但非数字列和索引标签支持。还请注意,每个术语的JSON订购必须相同如果numpy=True。
precise_float:布尔,默认的错误
将支持使用更高的精度(strtod)函数当解码字符串值的两倍。默认的(错误的)是使用快速但不精确的内置功能
date_unit:字符串,默认情况下没有
如果转换日期时间戳单位检测。默认行为是尝试和检测正确的精度,但如果这不是想要的然后通过一个“年代”,“女士”,“我们”或“ns”力解析几秒钟,毫秒、微秒或纳秒。
行:布尔,默认的错误
每行读取文件作为一个json对象。
新版本0.19.0。
编码:str,默认是“utf - 8”
所使用的编码解码py3字节。
新版本0.19.0。之前
以上这篇读取json格式为DataFrame(可转为. csv)的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
