json文件怎么转为pandas的dataframe
时间: 2023-02-25 07:36:29 浏览: 59
可以使用Pandas库中的`read_json`函数来将JSON文件转换为pandas的DataFrame。代码示例如下:
```
import pandas as pd
df = pd.read_json('file.json')
```
在上面的代码中,`'file.json'`是JSON文件的文件名。读取后的数据将存储在pandas的DataFrame对象`df`中。
相关问题
pandas dataframe 组装为json 格式
在 Pandas 中,可以使用 `to_json()` 函数将 DataFrame 转换为 JSON 格式。这个函数的默认行为是将整个 DataFrame 转换为 JSON 字符串,其中每行表示一个 JSON 对象,每列表示该对象的一个属性。
例如,假设我们有以下 DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'city': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
```
我们可以使用以下代码将其转换为 JSON 格式:
```
json_str = df.to_json(orient='records')
```
在这里,`orient` 参数指定了转换的方向。`'records'` 表示每行转换为一个 JSON 对象,`'columns'` 表示每列转换为一个 JSON 对象,`'index'` 表示每个索引位置转换为一个 JSON 对象。
转换后的 JSON 字符串如下所示:
```
[{"name":"Alice","age":25,"city":"New York"},
{"name":"Bob","age":30,"city":"Paris"},
{"name":"Charlie","age":35,"city":"London"}]
```
如果想要将转换后的 JSON 字符串保存到文件中,可以使用 `to_json()` 函数的 `path_or_buf` 参数。例如:
```
df.to_json('output.json', orient='records')
```
pandas使用json字符串转为Dataframe怎样最快
使用`pandas.read_json()`函数可以将json字符串转换为DataFrame。如果json字符串中的数据量比较大,可以使用`chunksize`参数分块读取,这样可以减少内存占用。此外,还可以使用`orient`参数指定json的格式,如`orient='records'`表示每一行是一个记录。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# json字符串
json_str = '{"name": "Alice", "age": 20}\n{"name": "Bob", "age": 25}'
# 转换为DataFrame
df = pd.read_json(json_str, lines=True)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果:
```
name age
0 Alice 20
1 Bob 25
```
其中,`lines=True`表示每一行都是一个完整的json记录。