Python - Json文件解析与读写至DataFrame
2019-07-30 11:36
1771 查看
简介
简单讲一下怎么把txt文件中的json格式文件导入到python中,同时转为Data Frame形式的数据框。
以方便后续进行数据分析。
概念理解
1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串)
(1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.dumps()函数是将字典转化为字符串)
(2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典(可以这么理解,json.loads()函数是将字符串转化为字典)
2、json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数
环境介绍
系统环境:Windows 10
Python版本:Python 3.5
GUI:Anaconda Spyder
必备库:pandas, json
代码及解释
代码及解释
如果你的txt中只有一个json对象,那么用以下的语法就可以:
import pandas as pd import json # 读取只包含一个json对象文件的txt path = 'C:/Users/your_file_path/data.txt' file = open(path,'r') js = file.read() data_list = json.loads(js) data_df = pd.DataFrame(data_list,index = [0])
如果你的txt文件中包含了多个json对象文件。
那么,你就需要新建一个空的dataframe,然后逐行读取为json文件,并将结果插入dataframe中。代码如下:
import pandas as pd import json # 读取含有所有行的txt文件在这里插入代码片 # 读取json中的各个行 path = 'C:/Users/your_file_path/data.txt' file = open(path,'rb') js = file.read().decode('utf-8') type(js) df_empty = pd.DataFrame() for line in open(path, encoding='UTF-8'): data_list = json.loads(line) # 读取每一行,将每一行读取成为json文件 data_df = pd.DataFrame(data_list, index=[0]) # 将每一行转成data frame的形式 df_empty = df_empty.append(data_df) # 将每一行转化append添加到原来空的data frame下
相关文章推荐
- python解析json并存入到DataFrame中
- Python读写json格式文件
- python 解析 json文件
- Spark - 导入JSON、Text文件为Dataframe 做SQL查询
- 【python】解析不规则json文件批量获取指定字符串
- python 读写json文件
- 利用python解析json文件
- 使用python解析json文件(转)
- Python 文件的读写和 json 、csv 的用法
- Python读写json文件的简单实现
- 使用Qt读写JSON文件(二)——从文件解析JSON
- python解析json文件
- 使用python解析json文件
- 使用python解析json文件
- Python实现将通信达.day文件读取为DataFrame
- Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法
- python3_访问url、json、读写文件
- Python-读入json文件并进行解析及json基本操作
- Python更快的解析JSON大文件
- python读写json文件