pandas 数据载入、存储及文件格式(文本格式数据的读写—JSON数据)
文本格式数据的读写—JSON数据
JSON(JavaScript Object Notation 的简写)已经成为 Web 浏览器和其他应用间通过 HTTP 请求发送数据的标准格式。它是一种比 CSV 等表格文本形式更为*的数据形式。
obj = """{
"name": "Wes",
"places_lived": [
"Ubited States",
"Spain",
"Germany"],
"pet": null,
"sibling": [
{
"name": "Scott",
"age": 30,
"pets": [
"Zeus",
"Zuko"]
},
{
"name": "Katie",
"age": 38,
"pets": [
"Sixes",
"Stache",
"Cisco"]
}
]
}
JSON 非常接近有效的 Python 代码,除了它的空值 null 和一些其他的细微差别(例如不允许列表末尾的逗号)之外。基本类型是对象(字典)、数组(列表)、字符串、数字、布尔值和空值。对象中的所有键都必须是字符串。有几个 Python 库用于读写 JSON 数据。
1、json.loads() 方法将 JSON 字符串转换为 Python 对象
2、json.dumps() 方法将 Python 对象转换为 JSON 字符串
3、将 JSON 对象或对象列表转换为 DataFrame 或 其他数据结构
将字典构成的列表(之前是 JSON 对象)传入 DataFrame 构造函数,并选出数据字段的子集:
4、pandas.read_json 自动将 JSON 数据集按照指定次序转换为 Series 或 DataFrame
5、对 Series 和 DataFrame 使用 to_json 方法,从 pandas 中将数据导出为 JSON
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