Pandas读存json数据
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晚街
2024-10-31 10:29:05
首先，我们需要使用 `pd.read_json` 函数来读取 JSON 数据。此函数的使用方法可以在 Pandas 官网找到详细文档。
为了演示，我们创建了一份模拟数据。在 VSCode 中打开文件后，我们可以看到默认情况下的读取效果。默认情况下，读取的 JSON 数据结构与原始 JSON 文件保持一致。
在读取 JSON 数据时，我们可以使用 `orident` 参数来控制数据的结构。`orident` 参数可以设置为 'split'、'records'、'index'、'columns' 或 'values'。让我们逐一了解它们的含义和使用效果。
当 `orident='split'` 时，数据结构中仅包含 'index'、'columns' 和 'data' 这三个键，且它们不能被更改。
如果尝试修改其中一个键，比如将 'data' 改为 'information'，则会引发错误。
当 `orident='records'` 时，数据以字段 + 取值的形式存放，每一行数据被视为一个独立的记录。
通过调整 `orident` 参数为 'index'、'columns' 或 'values'，数据的结构会相应地以行、列或数组的形式进行存储。调整参数后，我们还可以通过转置操作来观察数据的结构变化。
保存 JSON 数据时，可以使用 `to_json` 方法。在保存 JSON 文件时，我们还可以调整格式以显示中文字符。通过设置 `indent` 参数，可以控制输出的 JSON 文件的缩进和换行方式，使结果更加清晰。
当保存 JSON 文件时，可以使用默认格式或指定格式来控制输出结果的显示。通过实验不同的参数，我们可以观察到中文字符是否能够正常显示，以及输出结果的结构和格式变化。
总结，使用 Pandas 处理 JSON 数据非常灵活，可以根据实际需求调整数据的结构和输出格式。通过 `pd.read_json` 和 `to_json` 方法，我们可以轻松地读取和保存 JSON 数据，从而满足数据处理和分析中的各种需求。
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