So konvertieren Sie eine JSON-Datei in einen Pandas DataFrame

Gelegentlich möchten Sie möglicherweise eine JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame konvertieren. Glücklicherweise ist dies mit der Funktion pandas read_json(), die die folgende Syntax verwendet, einfach zu bewerkstelligen:

read_json ('path', orient = 'index')

wo:

• path: Der Pfad zu Ihrer JSON-Datei.
• orient: Die Ausrichtung der JSON-Datei. Die Standardeinstellung ist "Index". Sie können jedoch stattdessen "Teilen", "Datensätze", "Spalten" oder "Werte" angeben.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Funktion für verschiedene JSON-Zeichenfolgen verwendet wird.

Beispiel 1: Konvertieren einer JSON-Datei in ein "Records" -Format

Angenommen, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

[
   {
      "points": 25,
      "assists": 5
   },
   {
      "points": 12,
      "assists": 7
   },
   {
      "points": 15,
      "assists": 7
   },
   {
      "points": 19,
      "assists": 12
   }
] 

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad dazu zusammen mit orient = ' records ' wie folgt angeben:

# JSON-Datei in Pandas DataFrame laden
df = pd.read_json('C:/Users/Fabian/Desktop/json_file.json', orient='records')

# Dataframe anzeigen
df

        assists points
0   5   25
1   7   12
2   7   15
3   12  19

Beispiel 2: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem Indexformat

Angenommen, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

{
   "0": {
      "points": 25,
      "assists": 5
   },
   "1": {
      "points": 12,
      "assists": 7
   },
   "2": {
      "points": 15,
      "assists": 7
   },
   "3": {
      "points": 19,
      "assists": 12
   }
} 

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad dazu zusammen mit orient='index' wie folgt angeben:

# JSON-Datei in Pandas DataFrame laden
df = pd.read_json('C:/Users/Fabian/Desktop/json_file.json', orient='index')

# Dataframe anzeigen
df

        assists points
0   5   25
1   7   12
2   7   15
3   12  19

Beispiel 3: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem Spaltenformat

Angenommen, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

{
   "points": {
      "0": 25,
      "1": 12,
      "2": 15,
      "3": 19
   },
   "assists": {
      "0": 5,
      "1": 7,
      "2": 7,
      "3": 12
   }
} 

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad dazu zusammen mit orient='columns' wie folgt angeben:

# JSON-Datei in Pandas DataFrame laden
df = pd.read_json('C:/Users/Fabian/Desktop/json_file.json', orient='columns')

# Dataframe anzeigen
df

        assists points
0   5   25
1   7   12
2   7   15
3   12  19

Beispiel 4: Konvertieren einer JSON-Datei mit einem "Werte" -Format

Angenommen, wir haben eine JSON-Datei namens my_file.json im folgenden Format:

[
   [
      25,
      5
   ],
   [
      12,
      7
   ],
   [
      15,
      7
   ],
   [
      19,
      12
   ]
] 

Wir können diese JSON-Datei in einen Pandas-DataFrame laden, indem wir einfach den Pfad dazu zusammen mit orient='values' wie folgt angeben:

# JSON-Datei in Pandas DataFrame laden
df = pd.read_json('C:/Users/Fabian/Desktop/json_file.json', orient='values')

# Dataframe anzeigen
df

        0   1
0   25  5
1   12  7
2   15  7
3   19  12
3   12  19

Die vollständige Dokumentation zur Funktion read_json() finden Sie hier.

Zusätzliche Ressourcen

Lesen von Excel-Dateien mit Pandas
Lesen von CSV-Dateien mit Pandas