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pandas 数据载入、存储及文件格式(文本格式数据的读写—JSON数据)

程序员文章站 2022-06-24 12:01:50
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", ......

                              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

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2、json.dumps() 方法将 Python 对象转换为 JSON 字符串

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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:

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4、pandas.read_json 自动将 JSON 数据集按照指定次序转换为 Series 或 DataFrame

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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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