Python：JSON读写与DataFrame转换

Question

如题所述

Answer 1

Python: JSON处理与DataFrame转换实用指南

在数据可视化中，Python与JSON的交互是必不可少的。本文将深入讲解如何在Python中进行JSON的读写操作，以及如何将DataFrame与JSON数据无缝对接。

JSON读写

1. 读取JSON数据

直接读取为DataFrame：Python提供了内置的json模块，如`json.load()`用于加载json文件，返回Python对象，而`json.loads()`则处理json字符串。
复杂JSON处理：`json_normalize()`函数能处理嵌套结构，通过`record_path`和`meta`参数灵活展开层次。
内嵌数据提取：利用`glom`模块，使用`.`符号访问嵌套对象的属性。

2. 写入JSON数据

简单方式：直接使用`json.dumps()`将Python对象转化为字符串，`json.dump()`则用于写入文件。

DataFrame转JSON

3. DataFrame的JSON输出

Pandas的`to_json()`方法将DataFrame转换为JSON，注意NaN、None和日期时间对象的处理方式。
输出格式可通过`orient`参数控制，如Series的`{'split', 'records', 'index', 'table'}`，DataFrame的`{'split', 'records', 'index', 'columns', 'values', 'table'}`。
手动构建复杂JSON通过切片和循环实现。

参考资料

作者：Seldon He