Pandas JSON

JSON（ J ava S cript O bject N otation，JavaScript 对象表示法），是存储和交换文本信息的语法，类似 XML。

JSON 比 XML 更小、更快，更易解析，更多 JSON 内容可以参考 JSON 教程 。

Pandas 可以很方便的处理 JSON 数据，本文以 sites.json 为例，内容如下：

to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，我们也可以直接处理 JSON 字符串。

以上实例输出结果为：

									id    name             url  likes
0  A001    云搜索MX教程  www.yssmx.com     61
1  A002  Google  www.google.com    124
2  A003      淘宝  www.taobao.com     45
								

JSON 对象与 Python 字典具有相同的格式，所以我们可以直接将 Python 字典转化为 DataFrame 数据：

以上实例输出结果为：

									col1 col2
row1     1    x
row2     2    y
row3     3    z
								

从 URL 中读取 JSON 数据：

以上实例输出结果为：

									id    name             url  likes
0  A001    云搜索MX教程  www.yssmx.com     61
1  A002  Google  www.google.com    124
2  A003      淘宝  www.taobao.com     45
								

内嵌的 JSON 数据

使用以下代码格式化完整内容：

以上实例输出结果为：

									school_name   class                                           students
0  ABC primary school  Year 1  {'id': 'A001', 'name': 'Tom', 'math': 60, 'phy...
1  ABC primary school  Year 1  {'id': 'A002', 'name': 'James', 'math': 89, 'p...
2  ABC primary school  Year 1  {'id': 'A003', 'name': 'Jenny', 'math': 79, 'p...
								

这时我们就需要使用到 json_normalize() 方法将内嵌的数据完整的解析出来：

以上实例输出结果为：

									id   name  math  physics  chemistry
0  A001    Tom    60       66         61
1  A002  James    89       76         51
2  A003  Jenny    79       90         78
								

data = json.loads(f.read()) 使用 Python JSON 模块载入数据。

json_normalize() 使用了参数 record_path 并设置为 ['students'] 用于展开内嵌的 JSON 数据 students 。

显示结果还没有包含 school_name 和 class 元素，如果需要展示出来可以使用 meta 参数来显示这些元数据：

以上实例输出结果为：

									id   name  math  physics  chemistry         school_name   class
0  A001    Tom    60       66         61  ABC primary school  Year 1
1  A002  James    89       76         51  ABC primary school  Year 1
2  A003  Jenny    79       90         78  ABC primary school  Year 1
								

接下来，让我们尝试读取更复杂的 JSON 数据，该数据嵌套了列表和字典，数据文件 nested_mix.json 如下：

nested_mix.json 文件转换为 DataFrame：

以上实例输出结果为：

									id   name  math  physics  chemistry   class info.president info.contacts.tel
0  A001    Tom    60       66         61  Year 1    John Kasich         123456789
1  A002  James    89       76         51  Year 1    John Kasich         123456789
2  A003  Jenny    79       90         78  Year 1    John Kasich         123456789
								

读取内嵌数据中的一组数据

以下是实例文件 nested_deep.json ，我们只读取内嵌中的 math 字段：

这里我们需要使用到 glom 模块来处理数据套嵌， glom 模块允许我们使用 . 来访问内嵌对象的属性。

第一次使用我们需要安装 glom：

									pip3 install glom
								

以上实例输出结果为：

									0    60
1    89
2    79
Name: students, dtype: int64