Pandas 如何将JSON数据转换为Pandas DataFrame的方法

在本文中，我们将介绍如何将JSON数据转换为Pandas DataFrame的方法。Pandas是一个基于NumPy的Python数据分析工具包，它提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构。Pandas的核心数据结构是DataFrame和Series，它们提供了一种灵活的方法来处理结构化和半结构化数据。

阅读更多：Pandas 教程

什么是JSON

JSON是JavaScript对象表示法的缩写，是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript语言的子集，但可以被用于多种编程语言。JSON提供了一个简单的方式来传输数据，并且易于阅读和编写。下面是一个例子：

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "city": "New York"
}

从JSON文件创建DataFrame

在Pandas中，我们可以使用read_json()方法从JSON文件创建DataFrame。我们需要提供文件的路径和可选的一些参数。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json')

这将读取名为data.json的文件，并将其转换为一个DataFrame对象。如果我们想要处理大型JSON文件，我们可以使用lines=True参数来分别读取每一行的JSON对象。例如：

df = pd.read_json('data.json', lines=True)

这将逐行读取JSON并创建一个DataFrame对象。

从JSON字符串创建DataFrame

在Pandas中，我们可以使用read_json()方法从JSON字符串创建DataFrame。我们需要提供JSON字符串和可选的一些参数。例如：

json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

df = pd.read_json(json_string)

这将读取JSON字符串，并将其转换为一个DataFrame对象。

从嵌套JSON创建DataFrame

在某些情况下，JSON文件可能会包含嵌套对象或数组。在这种情况下，我们需要指定orient参数来指定如何解析嵌套JSON。有一些可用的选项，包括split、records、index、columns和values。下面是一个例子：

data = {
    "name": {
        "first": "John",
        "last": "Doe"
    },
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

df = pd.read_json(json.dumps(data), orient='columns')

这将读取一个包含嵌套对象的JSON，并将其转换为一个DataFrame对象。

从JSON API创建DataFrame

在某些情况下，我们可能需要从JSON API创建DataFrame。在Pandas中，我们可以使用requests库来发出HTTP请求并从JSON API获取数据。例如：

import requests

url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos'

response = requests.get(url)
data = response.json()

df = pd.read_json(json.dumps(data))