【Python 】 Json文件解析与读写至DataFrame

简介
简单讲一下怎么把txt文件中的json格式文件导入到python中，同时转为Data Frame形式的数据框。

以方便后续进行数据分析。

概念理解

1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数（可以这么理解，json是字符串）
　　(1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码（可以这么理解，json.dumps()函数是将字典转化为字符串）
　　(2)json.loads()函数是将json格式数据转换为字典（可以这么理解，json.loads()函数是将字符串转化为字典）

2、json.dump()和json.load()主要用来读写json文件函数

环境介绍

系统环境：Windows 10

Python版本：Python 3.5

GUI：Anaconda Spyder

必备库：pandas, json

代码及解释

代码及解释
如果你的txt中只有一个json对象，那么用以下的语法就可以：

import pandas as pd
import json
 
# 读取只包含一个json对象文件的txt

path = 'C:/Users/your_file_path/data.txt'
file = open(path,'r')
js = file.read()
 
data_list = json.loads(js)
data_df = pd.DataFrame(data_list,index = [0])

如果你的txt文件中包含了多个json对象文件。
那么，你就需要新建一个空的dataframe，然后逐行读取为json文件，并将结果插入dataframe中。代码如下：

import pandas as pd
import json
 
# 读取含有所有行的txt文件在这里插入代码片
# 读取json中的各个行
path = 'C:/Users/your_file_path/data.txt'
file = open(path,'rb')
 
js = file.read().decode('utf-8')
type(js)
 
df_empty = pd.DataFrame()
 
for line in open(path, encoding='UTF-8'): 
    data_list = json.loads(line)                 # 读取每一行，将每一行读取成为json文件
    data_df = pd.DataFrame(data_list, index=[0]) # 将每一行转成data frame的形式
    df_empty = df_empty.append(data_df)          # 将每一行转化append添加到原来空的data frame下

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