Pandas 读取 JSON 字符串/文件：简明教程

在数据分析中，我们经常需要处理 JSON 格式的数据。Pandas 提供了方便的方法来读取 JSON 格式的数据，无论是从字符串还是文件中。下面我们将详细介绍如何使用 Pandas 来完成这个任务。
首先，确保已经安装了 Pandas 库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas

读取 JSON 字符串

要从 JSON 字符串中读取数据，可以使用 Pandas 的 read_json() 方法。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
# JSON 字符串示例
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
# 使用 read_json() 方法读取 JSON 字符串
data = pd.read_json(json_string)
# 显示结果
data

在这个例子中，我们首先导入了 Pandas 库并命名为 pd。然后，我们定义了一个 JSON 字符串 json_string，其中包含了一个人的姓名、年龄和城市。接下来，我们使用 read_json() 方法将 JSON 字符串转换为 DataFrame。最后，我们使用 data 来显示结果。

读取 JSON 文件

要从 JSON 文件中读取数据，可以使用 Pandas 的 read_json() 方法并指定文件路径。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
# JSON 文件路径示例
file_path = 'data.json'
# 使用 read_json() 方法读取 JSON 文件
data = pd.read_json(file_path)
# 显示结果
data

在这个例子中，我们首先导入了 Pandas 库并命名为 pd。然后，我们定义了一个 JSON 文件的路径 file_path。接下来，我们使用 read_json() 方法将 JSON 文件转换为 DataFrame。最后，我们使用 data 来显示结果。注意，读取的文件必须是一个合法的 JSON 格式文件，否则可能会出现错误。
Pandas 还提供了其他一些参数来定制读取操作，例如 orient、dtype 和 convert_dates 等。可以根据具体需求查阅 Pandas 文档以获取更多详细信息。
总结：Pandas 提供了一种简单而强大的方式来读取和处理 JSON 数据。无论是从字符串还是文件中读取数据，都可以轻松地将其转换为 DataFrame 进行进一步的分析和处理。通过本教程，您应该已经掌握了使用 Pandas 读取 JSON 数据的基本方法。在未来的数据分析工作中，您将能够更加高效地处理各种数据格式，从而更好地满足您的需求。