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)