python - 这是将 JSON 数据集加载到 Pandas DataFrames 中的最有效方法

Question

我在 JSON 上的 Pandas 文档和食谱（仅对 CSV 和带分隔符的文本文件的引用）中没有找到任何内容。

是否已经定义了将 JSON 直接加载到 DataFrame 中的函数？如果有不同的选择，哪个最有效？

Answer 1

使用熊猫 0.12：

import pandas as pd

d = pd.read_json('JSON File')

Answer 2

上面提到了将 JSON 加载到 DataFrame 的通用方法：

import pandas as pd
d = pd.read_json('JSON File')

但是，如果您的 JSON 文件是嵌套的，并且您需要在其中创建一些嵌套属性的 DataFrame，则可以使用

 from pandas.io.json import json_normalize
 json_normalize(df[JSONKEYWORD])

在 JSONKEYWORD 中，可以传递嵌套的 JSON 对象，然后您将获得该嵌套 JSON 对象的子数据框。

Answer 3

从提供 DataFrame from_json 和 to_json 类方法的 github 安装 pandasjson。

https://github.com/pydata/pandasjson

import pandasjson
from pandas import DataFrame

"""
pinfo DataFrame.from_json
File:  ../lib/python2.7/site-packages/pandasjson.py
Definition: DataFrame.from_json(cls, json, orient='columns', dtype=None, numpy=True)

pinfo DataFrame.to_json
File:  ../lib/python2.7/site-packages/pandasjson.py
Definition: DataFrame.to_json(self, orient='columns', double_precision=10, force_ascii=True)
"""