您的位置:首页 > 脚本大全 > > 正文

pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

更多 时间:2022-04-01 01:53:58 类别:脚本大全 浏览量:962

pandasjson格式

对pandas处理json数据的方法详解

今天展示一个利用pandas将json数据导入excel例子,主要利用的是pandas里的read_json函数将json数据转化为dataframe。

先拿出我要处理的json字符串:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • strtext='[{"ttery":"min","issue":"20130801-3391","code":"8,4,5,2,9","code1":"297734529","code2":null,"time":1013395466000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3390","code":"7,8,2,1,2","code1":"298058212","code2":null,"time":1013395406000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3389","code":"5,9,1,2,9","code1":"298329129","code2":null,"time":1013395346000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3388","code":"3,8,7,3,3","code1":"298588733","code2":null,"time":1013395286000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3387","code":"0,8,5,2,7","code1":"298818527","code2":null,"time":1013395226000}]'
  • pandas.read_json的语法如下:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • pandas.read_json(path_or_buf=none, orient=none, typ='frame', dtype=true,
  • convert_axes=true, convert_dates=true, keep_default_dates=true,
  • numpy=false, precise_float=false, date_unit=none, encoding=none,
  • lines=false, chunksize=none, compression='infer')
  • 第一参数就是json文件路径或者json格式的字符串。

    第二参数orient是表明预期的json字符串格式。orient的设置有以下几个值:

    (1).'split' : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}

    这种就是有索引,有列字段,和数据矩阵构成的json格式。key名称只能是index,columns和data。

    pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

    'records' : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]

    这种就是成员为字典的列表。如我今天要处理的json数据示例所见。构成是列字段为键,值为键值,每一个字典成员就构成了dataframe的一行数据。

    'index' : dict like {index -> {column -> value}}

    以索引为key,以列字段构成的字典为键值。如:

    pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

    'columns' : dict like {column -> {index -> value}}

    这种处理的就是以列为键,对应一个值字典的对象。这个字典对象以索引为键,以值为键值构成的json字符串。如下图所示:

    pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

    'values' : just the values array。

    values这种我们就很常见了。就是一个嵌套的列表。里面的成员也是列表,2层的。

    pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

    主要就说下这两个参数吧。下面我们回到示例中来。我们看前面可以发现示例是一个orient为records的json字符串。

    这样就好处理了。看代码:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • # -*- coding: utf-8 -*-
  • """
  • created on sun aug 5 09:01:38 2018
  • @author: fanxiaolei
  • """
  • import pandas as pd
  • strtext='[{"ttery":"min","issue":"20130801-3391","code":"8,4,5,2,9","code1":"297734529","code2":null,"time":1013395466000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3390","code":"7,8,2,1,2","code1":"298058212","code2":null,"time":1013395406000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3389","code":"5,9,1,2,9","code1":"298329129","code2":null,"time":1013395346000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3388","code":"3,8,7,3,3","code1":"298588733","code2":null,"time":1013395286000},\
  • {"ttery":"min","issue":"20130801-3387","code":"0,8,5,2,7","code1":"298818527","code2":null,"time":1013395226000}]'
  •  
  • df=pd.read_json(strtext,orient='records')
  • df.to_excel('pandas处理json.xlsx',index=false,columns=["ttery","issue","code","code1","code2","time"])
  • 最终写入excel如下图:

    pandasjson格式(对pandas处理json数据的方法详解)

    以上这篇pandas处理json数据就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持开心学习网。

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_24499417/article/details/81428594

    标签:JSON pandas
    您可能感兴趣