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我可以使用以下代码读取 json 文件并转换为数据帧。

df = open(jsontable, "normal.json") |> DataFrame

normal.json看起来像下面，

{"col1":["thasin", "hello", "world"],"col2":[1,2,3],"col3":["abc", "def", "ghi"]}

所以最终的df有，

3×3 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │ col3   │
│     │ String │ Int64 │ String │
├─────┼────────┼───────┼────────┤
│ 1   │ thasin │ 1     │ abc    │
│ 2   │ hello  │ 2     │ def    │
│ 3   │ world  │ 3     │ ghi    │

但是，相同的代码不适用于record格式化的 json 文件。

格式是列表，如 {column -> value}, ... , {column -> value}

我的示例 json

{"billing_account_id":"0139A","credits":[],"invoice":{"month":"202003"},"cost_type":"regular"}
{"billing_account_id":"0139A","credits":[1.45],"invoice":{"month":"202003"},"cost_type":"regular"}
{"billing_account_id":"0139A","credits":[2.00, 3.56],"invoice":{"month":"202003"},"cost_type":"regular"}

预期输出：

  billing_account_id cost_type      credits              invoice
0             0139A   regular           []  {'month': '202003'}
1             0139A   regular       [1.45]  {'month': '202003'}
2             0139A   regular  [2.0, 3.56]  {'month': '202003'}

这可以在 python 中完成，如下所示，

data = []
for line in open("sample.json", 'r'):
    data.append(json.loads(line))
print(data)
df=pd.DataFrame(data)

如何在 Julia 中做到这一点？

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2 回答 2

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请注意，您的文件不是有效的 JSON（其行是有效的 JSON，而不是整个文件）。

你可以这样做：

julia> using DataFrames, JSON3

julia> df = JSON3.read.(eachline("sample.json")) |> DataFrame;

julia> df.credits = Vector{Float64}.(df.credits);

julia> df.invoice = Dict{Symbol,String}.(df.invoice);

julia> df
3×4 DataFrame
│ Row │ billing_account_id │ credits                    │ invoice                │ cost_type │
│     │ String             │ Array{Float64,1}           │ Dict{Symbol,String}    │ String    │
├─────┼────────────────────┼────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────┤
│ 1   │ 0139A              │ 0-element Array{Float64,1} │ Dict(:month=>"202003") │ regular   │
│ 2   │ 0139A              │ [1.45]                     │ Dict(:month=>"202003") │ regular   │
│ 3   │ 0139A              │ [2.0, 3.56]                │ Dict(:month=>"202003") │ regular   │

:credits和列的转换:invoice是为了使它们的类型易于使用（否则它们使用由 JSON3.jl 内部定义的类型）。

更高级的选项是通过使用类型指定行模式来一次性完成，NamedTuple例如：

julia> df = JSON3.read.(eachline("sample.json"),
                        NamedTuple{(:billing_account_id, :credits, :invoice, :cost_type),Tuple{String,Vector{Float64},Dict{String,String},String}}) |>
            DataFrame
3×4 DataFrame
│ Row │ billing_account_id │ credits                    │ invoice                 │ cost_type │
│     │ String             │ Array{Float64,1}           │ Dict{String,String}     │ String    │
├─────┼────────────────────┼────────────────────────────┼─────────────────────────┼───────────┤
│ 1   │ 0139A              │ 0-element Array{Float64,1} │ Dict("month"=>"202003") │ regular   │
│ 2   │ 0139A              │ [1.45]                     │ Dict("month"=>"202003") │ regular   │
│ 3   │ 0139A              │ [2.0, 3.56]                │ Dict("month"=>"202003") │ regular   │
于 2020-07-11T17:43:54.647 回答
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与朱莉娅答案无关，但在python中你可以做 pd.read_json("sample.json", lines=True)

于 2020-10-15T21:45:19.130 回答