读Json文件生成pandas数据框详情

读取Json文件并转换为pandas数据框可以分为以下几个步骤：

1. 导入依赖库

使用pandas库读取json文件需要先导入pandas库。

import pandas as pd

2. 读取Json文件

使用pandas库的read_json()函数读取json文件，该函数读取后返回一个DataFrame对象。

df = pd.read_json('example.json')

其中，example.json是json数据文件的文件名。

3. 解析Json文件

读取json文件后需要提取需要的数据，并对数据进行处理，例如去除不需要的列或者将某些列的数据类型进行转换。

这里演示一个例子，读取以下形式的json文件：

[
    {
        "id": 12,
        "name": "John",
        "age": 25,
        "gender": true,
        "score": {"math": 80, "english": 90, "science": 85}
    },
    {
        "id": 13,
        "name": "Lucy",
        "age": 24,
        "gender": false,
        "score": {"math": 70, "english": 80, "science": 75}
    }
]

我们需要提取每个用户的姓名，年龄和数学成绩，可以使用以下代码：

selected_columns = ['name', 'age', 'score.math']
df = pd.read_json('example.json')
df = df[selected_columns]
df.columns = ['姓名', '年龄', '数学成绩']

该代码将选择name，age和score.math这三列数据，并将其提取出来。最后运行效果为:

	姓名	年龄	数学成绩
0	John	25	80
1	Lucy	24	70

示例1

对于一个系统记录用户订单的json文件，该文件包含订单id，订单金额和订单状态信息，格式如下：

[
    {"orderid": 123, "amount": 24.98, "status": "已付款"},
    {"orderid": 124, "amount": 56.5, "status": "已发货"},
    {"orderid": 125, "amount": 88.3, "status": "已完成"}
]

我们需要读取该文件，并计算所有订单的总金额。可以使用以下代码：

df = pd.read_json('orders.json')
total_amount = df['amount'].sum()
print(f"Total amount is {total_amount}")

该代码将读取orders.json文件，并计算所有订单金额的总和。

示例2

假设有一个包含商品信息的json数据文件，该文件包含商品的编号，名称，价格和数量等信息。格式如下：

[
    {"id": 1, "name": "商品A", "price": 12.8, "quantity": 100},
    {"id": 2, "name": "商品B", "price": 8.5, "quantity": 200},
    {"id": 3, "name": "商品C", "price": 22.3, "quantity": 50},
    {"id": 4, "name": "商品D", "price": 6.6, "quantity": 150},
]

我们需要读取该文件，并计算每个商品的总价值（即price*quantity）。可以使用以下代码：

df = pd.read_json('items.json')
df['total_price'] = df['price'] * df['quantity']
print(df)

该代码将读取items.json文件，并添加一个名为total_price的新列，计算每个商品的总价值。最后运行效果为：

	id	name	price	quantity	total_price
0	1	商品A	12.8	100	1280.0
1	2	商品B	8.5	200	1700.0
2	3	商品C	22.3	50	1115.0
3	4	商品D	6.6	150	990.0