pandas库读取json文件

pandas库提供了一个函数read_json()用于读取JSON文件。如果将JSON格式文件路径作为read_json()函数的第一个参数传递，该文件将被读取为pandas.DataFrame。例如，可以使用以下代码读取JSON文件并将其转换为DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data/sample.json')
print(df)

这将读取名为'sample.json'的JSON文件，并将其转换为DataFrame对象。然后，使用print()函数打印DataFrame的内容。请注意，在这个示例中，假设JSON文件的结构与示例中的结构相似。

另外，read_json()函数还支持读取压缩的JSON文件，可以通过compression参数指定压缩格式。例如，可以使用以下代码读取名为'sample.gz'的压缩JSON文件：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data/sample.gz', compression='gzip')
print(df)

通过在read_json()函数中指定compression参数为'gzip'，可以成功读取gzip压缩的JSON文件。

总结起来，pandas库的read_json()函数提供了一种方便的方式来读取JSON文件，并将其转换为DataFrame对象，方便进一步进行数据处理和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [56_Pandas读取 JSON 字符串/文件 (read_json)](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/128555163)[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: 100%"]
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