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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