json模块

JSON（JavaScript Object Notation的简称）已经成为通过HTTP请求在Web浏览器和其他应用程序之间发送数据的标准格式之一。它是一种比表格型文本格式（如CSV）灵活得多的数据格式。下面是一个例子：

obj = """
{"name": "Wes",
 "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"],
 "pet": null,
 "siblings": [{"name": "Scott", "age": 30, "pets": ["Zeus", "Zuko"]},
              {"name": "Katie", "age": 38,
               "pets": ["Sixes", "Stache", "Cisco"]}]
}
"""

除其空值null和一些其他的细微差别（如列表末尾不允许存在多余的逗号）之外，JSON非常接近于有效的Python代码。基本类型有对象（字典）、数组（列表）、字符串、数值、布尔值以及null。对象中所有的键都必须是字符串。许多Python库都可以读写JSON数据。我将使用json，因为它是构建于Python标准库中的。通过json.loads即可将JSON字符串转换成Python形式：

In [62]: import json

In [63]: result = json.loads(obj)

In [64]: result
Out[64]: 
{'name': 'Wes',
 'pet': None,
 'places_lived': ['United States', 'Spain', 'Germany'],
 'siblings': [{'age': 30, 'name': 'Scott', 'pets': ['Zeus', 'Zuko']},
  {'age': 38, 'name': 'Katie', 'pets': ['Sixes', 'Stache', 'Cisco']}]}

json.dumps则将Python对象转换成JSON格式：

In [65]: asjson = json.dumps(result)

如何将（一个或一组）JSON对象转换为DataFrame或其他便于分析的数据结构就由你决定了。最简单方便的方式是：向DataFrame构造器传入一个字典的列表（就是原先的JSON对象），并选取数据字段的子集：

In [66]: siblings = pd.DataFrame(result['siblings'], columns=['name', 'age'])

In [67]: siblings
Out[67]: 
    name  age
0  Scott   30
1  Katie   38

文章代码引用自：《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式
作者：SeanCheney
感谢SeanCheney同意引用。