pandas库导入json文件

要导入JSON文件并使用Pandas库进行处理，可以使用Pandas中的read_json()函数。该函数可以接受JSON文件的路径作为参数，并返回一个Pandas DataFrame对象，其中包含从JSON文件中读取的数据。例如，以下代码演示了如何使用Pandas导入名为data.json的JSON文件：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json')

在这个例子中，我们首先导入了Pandas库，并使用read_json()函数读取了名为data.json的JSON文件。将读取的数据存储在df变量中，该变量是一个Pandas DataFrame对象，可以用于进一步的数据分析和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas库导入JSON格式的数据教程详解](https://blog.csdn.net/m0_73291751/article/details/129866803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [在Python中用Pandas读写JSON文件](https://blog.csdn.net/weixin_39631755/article/details/119466089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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