扩展json的loads 可以自动解压dataframe

为了扩展 JSON 模块，使得 `json.loads()` 方法可以自动解压 DataFrame，您可以定义一个自定义的解码函数，并将其作为参数传递给 `json.loads()` 方法。在解码函数中，您可以检查 JSON 数据是否是包含 DataFrame 的字典，如果是，则使用 Pandas 的 `read_json()` 方法将其转换回 DataFrame。否则，返回原始的 JSON 数据。

下面是一个示例代码，展示如何定义一个自定义解码函数，并将其用于 `json.loads()` 方法：

import json
import pandas as pd

# 自定义解码函数
def decode_dataframe(obj):
    if isinstance(obj, dict) and '__dataframe__' in obj:
        data = obj['__dataframe__']
        return pd.read_json(data, orient='split')
    return obj

# 定义 JSON 数据
json_data = '{"__dataframe__": {"columns": ["A", "B"], "index": [0, 1, 2], "data": [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]}}'

# 使用自定义解码函数转换为 DataFrame
df = json.loads(json_data, object_hook=decode_dataframe)

print(df)

在上面的代码中，我们定义了一个自定义解码函数 `decode_dataframe()`，它接收一个对象作为参数，并将其转换回 DataFrame。在解码函数中，我们首先检查对象是否是包含 DataFrame 的字典，并且该字典包含标识符 `__dataframe__`。如果是，则使用 Pandas 的 `read_json()` 方法将其转换回 DataFrame。否则，返回原始的 JSON 数据。

接下来，我们定义了一个 JSON 数据，并使用 `json.loads()` 方法将其转换为 Python 对象。在这里，我们将自定义解码函数 `decode_dataframe()` 作为 `object_hook` 参数传递给 `json.loads()` 方法。这样，`json.loads()` 方法将自动使用我们的自定义解码函数进行解码。

这样，您就可以扩展 JSON 模块，使得 `json.loads()` 方法可以自动解压 DataFrame，并将 JSON 转换回 DataFrame。