HoRain云--Pandas处理JSON全攻略

云夏之末

318人浏览 · 2026-03-23 09:25:08

云夏之末 · 2026-03-23 09:25:08 发布

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🔥 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》

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专栏介绍

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《linux系列》	本专栏主要撰写Linux干货内容，从基础到进阶，知识由抽象到简单通俗易懂，帮你从新手小白到扫地僧。
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专栏介绍

📌 Pandas JSON 处理核心方法

1️⃣ 读取 JSON 文件 - read_json()

2️⃣ 写入 JSON 文件 - to_json()

3️⃣ 处理嵌套 JSON - json_normalize()

4️⃣ 完整实战示例

5️⃣ 常见问题处理

🔗 相关资源

根据搜索结果，我为您整理了 Pandas 处理 JSON 文件 的完整指南：

📌 Pandas JSON 处理核心方法

1️⃣ 读取 JSON 文件 - `read_json()`

import pandas as pd

# 从文件读取
df = pd.read_json('data.json')
print(df)

# 从 JSON 字符串读取
json_str = '[{"name":"Alice","age":30},{"name":"Bob","age":25}]'
df = pd.read_json(json_str)

# 读取每行一个JSON对象的文件 (JSON Lines格式)
df = pd.read_json('data.jsonl', lines=True)

常用参数：

参数	说明
`path_or_buf`	JSON文件路径或URL
`orient`	JSON格式类型 (records, index, columns, values)
`lines`	是否为每行一个JSON对象
`encoding`	文件编码 (默认'utf-8')
`dtype`	指定列数据类型

2️⃣ 写入 JSON 文件 - `to_json()`

# 保存为JSON文件
df.to_json('output.json', orient='records', force_ascii=False)

# 保存为 JSON Lines 格式
df.to_json('output.jsonl', orient='records', lines=True, force_ascii=False)

# 输出为字符串
json_str = df.to_json(orient='records')

orient 参数说明：

值	输出格式
`records`	`[{"col1":val1}, {"col1":val2}]`
`index`	`{"idx1":{"col1":val1}}`
`columns`	`{"col1":{"idx1":val1}}`
`values`	``
`split`	分离的字典格式

3️⃣ 处理嵌套 JSON - `json_normalize()`

from pandas import json_normalize

# 嵌套JSON示例
nested_json = {
    "name": "Alice",
    "address": {"city": "NY", "zip": "10001"},
    "phones": [{"type": "home", "num": "123"}, {"type": "work", "num": "456"}]
}

# 展平嵌套结构
df = json_normalize(nested_json)
df = json_normalize(nested_json, record_path='phones', meta=['name'])

4️⃣ 完整实战示例

import pandas as pd
from pandas import json_normalize

# 示例数据
data = [
    {"id": "A01", "name": "张三", "age": 25, "city": "北京"},
    {"id": "A02", "name": "李四", "age": 30, "city": "上海"},
    {"id": "A03", "name": "王五", "age": 28, "city": "广州"}
]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 保存为JSON
df.to_json('users.json', orient='records', force_ascii=False, indent=2)

# 读取JSON
df_read = pd.read_json('users.json')

# 查看数据
print(df_read.head())
print(df_read.info())

5️⃣ 常见问题处理

问题	解决方案
中文乱码	`force_ascii=False`
日期格式	`date_unit='ms'` 或转换后保存
嵌套数据	使用 `json_normalize()`
大文件	`lines=True` 逐行读取
缺失值	`na_rep='null'`