Pandas ValueError: 在读取json时,预期的是对象或值,但获得了什么

Pandas ValueError: 在读取json时,预期的是对象或值,但获得了什么

在本文中,我们将介绍Pandas中如何读取json文件以及当读取出现错误时如何解决。为了更好地理解该错误以及如何解决它,我们将从以下几个方面讨论。

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Pandas读取json文件的方法

Pandas提供了多种读取json文件的方法,其中最常用的是read_json()。下面是使用这个函数来读取example.json文件的例子:

import pandas as pd

df = pd.read_json('example.json')
print(df.head())
Python

需要注意的是,read_json()函数默认情况下将文件中的每一行视为一条记录,而且它只能读取符合JSON格式的文件。如果想要读取其他格式的文件,可以使用一些其他的函数,如read_csv()等。

常见的ValueError错误

当使用read_json()函数读取json文件时,经常会出现ValueError错误。以下是常见的一些错误及其解决方法。

1. ValueError: Trailing data

该错误通常发生在文件中包含多个json对象时。例如,以下是一个包含两个json对象的文件:

{"name": "Alice", "age": 20}
{"name": "Bob", "age": 25}
JSON

如果使用read_json()函数来读取这个文件,就会出现以下错误:

ValueError: Trailing data
Python

这是因为read_json()函数默认情况下只会读取文件的第一行,而且它期望每一行都是一个完整的json对象。解决方法是将lines参数设置为True,并且使用read_json()函数读取每一行数据并将其连接起来,例如:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
with open('example.json', 'r') as f:
    for line in f:
        data = pd.read_json(line, typ='series')
        df = df.append(data, ignore_index=True)
print(df.head())
Python

上面的代码首先创建了一个空的DataFrame,然后逐行读取文件并使用read_json()函数读取每一行数据。由于每个json对象都只有一行,因此我们使用typ='series'来保证每一个对象都被读取为一个序列。最后,我们将每一个序列连接起来并形成一个新的DataFrame。

2. ValueError: Expected object or value

该错误通常是因为文件格式出现了问题。因为json格式中需要使用双引号来表示字符串,而不允许单引号。当我们使用单引号时,就会出现这个错误。例如:

{'name': 'Alice', 'age': 20}
JSON

如果使用read_json()函数来读取这个文件,就会出现以下错误:

ValueError: Expected object or value
Python

解决方法很简单,只需要将单引号替换成双引号即可:

{"name": "Alice", "age": 20}
JSON

3. ValueError: Unterminated string starting at

该错误通常是因为json字符串中存在未闭合的引号。例如:

{"name": "Alice, "age": 20}
JSON

如果使用read_json()函数来读取这个文件,就会出现以下错误:

ValueError: Unterminated string starting at
Python

解决方法很简单,只需要将引号闭合即可:

{"name": "Alice", "age": 20}
JSON

总结

在Pandas中读取json文件时,经常会出现ValueError错误。这些错误通常是由于文件格式出现问题造成的。通过使用read_json()函数的一些参数和方法,我们可以很容易地解决这些错误,然后成功地将json文件转换为DataFrame。

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