1、读取JSON

大数据集通常被存储或提取为JSON。

JSON是纯文本，但是具有对象的格式，并且在包括Pandas在内的编程行业中众所周知。

在我们的示例中，我们将使用一个名为“data.json”的JSON文件。

data.json文件：https://www.cjavapy.com/download/5fe1f8c9dc72d93b4993067d/

例如：

将JSON文件加载到DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json')

print(df.to_string())

提示：使用to_string（）打印整个DataFrame。

2、 JSON格式的Dictionary

JSON对象与Python字典具有相同的格式。

如果JSON代码不在文件中，而是在Python字典中，则可以将其直接加载到DataFrame中：

例如：

将Python字典加载到DataFrame中：

import pandas as pd

data = {
"Duration":{
"0":60,
"1":60,
"2":60,
"3":45,
"4":45,
"5":60
},
"Pulse":{
"0":110,
"1":117,
"2":103,
"3":109,
"4":117,
"5":102
},
"Maxpulse":{
"0":130,
"1":145,
"2":135,
"3":175,
"4":148,
"5":127
},
"Calories":{
"0":409,
"1":479,
"2":340,
"3":282,
"4":406,
"5":300
}
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)