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使用 Python 将 JSON 文件中的值分配到列中

心靈之曲

发布： 2025-08-24 17:04:37

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使用 python 将 json 文件中的值分配到列中

本文档旨在指导读者如何使用 Python 将 JSON 文件中的数据正确地分配到 Pandas DataFrame 的列中。通过解析 JSON 数据并利用 DataFrame 的构造函数，我们可以轻松地将数据转换为结构化的表格形式，方便后续的数据分析和处理。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解并掌握这一实用技巧。

从 JSON 数据创建 Pandas DataFrame

在数据处理中，JSON (JavaScript Object Notation) 是一种常见的数据交换格式。Python 的 json 模块和 pandas 库提供了强大的工具，可以方便地将 JSON 数据转换为 DataFrame，从而进行数据分析。

以下是一个详细的步骤，展示如何将 JSON 文件中的数据分配到 DataFrame 的列中：

1. 导入必要的库：

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首先，需要导入 json 模块用于解析 JSON 数据，以及 pandas 库用于创建和操作 DataFrame。

import json
import pandas as pd

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2. 加载 JSON 数据：

假设你有一个包含数据的 JSON 字符串。可以使用 json.loads() 函数将其解析为 Python 字典。

jstr = """
{
    "data": [
        [
            "2023-01-01",
            50,
            50,
            82,
            0.0,
            4.32,
            0.1,
            0
        ],
        [
            "2023-01-02",
            298,
            315,
            550,
            0.0,
            4.920634920634921,
            0.13758389261744966,
            0
        ],
        [
            "2023-01-03",
            709,
            724,
            1051,
            0.0,
            3.064917127071823,
            0.0930888575458392,
            0
        ],
        [
            "2023-01-04",
            264,
            292,
            660,
            0.0,
            6.493150684931507,
            0.2803030303030303,
            0
        ],
        [
            "2023-01-05",
            503,
            523,
            882,
            0.0,
            3.7667304015296366,
            0.14314115308151093,
            0
        ],
        [
            "2023-01-06",
            423,
            437,
            735,
            0.0,
            3.5652173913043477,
            0.12056737588652482,
            0
        ],
        [
            "2023-01-07",
            97,
            102,
            146,
            0.0,
            3.5294117647058822,
            0.13402061855670103,
            0
        ],
        [
            "2023-01-08",
            70,
            71,
            169,
            0.0,
            6.52112676056338,
            0.1,
            0
        ],
        [
            "2023-01-09",
            301,
            337,
            721,
            0.0,
            5.9614243323442135,
            0.26578073089701,
            0
        ],
        [
            "2023-01-10",
            313,
            352,
            678,
            0.0,
            5.8522727272727275,
            0.2364217252396166,
            0
        ]
    ],
    "meta": {
        "columns": [
            "timestamp__to_date",
            "visitors",
            "sessions",
            "page_views",
            "goal_conversion_rate",
            "events_per_session",
            "returning_visitors_rate",
            "goal_conversions"
        ],
        "count": 181
    }
}
"""
data = json.loads(jstr)

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3. 创建 DataFrame：

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现在，可以使用 pd.DataFrame() 构造函数，将 JSON 数据中的 data 键对应的值作为数据，meta.columns 键对应的值作为列名。

df = pd.DataFrame(data['data'], columns=data['meta']['columns'])

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4. 查看结果：

最后，可以打印 DataFrame 的前几行，以验证数据是否已正确加载和分配。

print(df)

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这段代码将输出一个 DataFrame，其中包含从 JSON 数据中提取的数据和列名。

完整代码示例：

import json
import pandas as pd

jstr = """
{
    "data": [
        [
            "2023-01-01",
            50,
            50,
            82,
            0.0,
            4.32,
            0.1,
            0
        ],
        [
            "2023-01-02",
            298,
            315,
            550,
            0.0,
            4.920634920634921,
            0.13758389261744966,
            0
        ],
        [
            "2023-01-03",
            709,
            724,
            1051,
            0.0,
            3.064917127071823,
            0.0930888575458392,
            0
        ],
        [
            "2023-01-04",
            264,
            292,
            660,
            0.0,
            6.493150684931507,
            0.2803030303030303,
            0
        ],
        [
            "2023-01-05",
            503,
            523,
            882,
            0.0,
            3.7667304015296366,
            0.14314115308151093,
            0
        ],
        [
            "2023-01-06",
            423,
            437,
            735,
            0.0,
            3.5652173913043477,
            0.12056737588652482,
            0
        ],
        [
            "2023-01-07",
            97,
            102,
            146,
            0.0,
            3.5294117647058822,
            0.13402061855670103,
            0
        ],
        [
            "2023-01-08",
            70,
            71,
            169,
            0.0,
            6.52112676056338,
            0.1,
            0
        ],
        [
            "2023-01-09",
            301,
            337,
            721,
            0.0,
            5.9614243323442135,
            0.26578073089701,
            0
        ],
        [
            "2023-01-10",
            313,
            352,
            678,
            0.0,
            5.8522727272727275,
            0.2364217252396166,
            0
        ]
    ],
    "meta": {
        "columns": [
            "timestamp__to_date",
            "visitors",
            "sessions",
            "page_views",
            "goal_conversion_rate",
            "events_per_session",
            "returning_visitors_rate",
            "goal_conversions"
        ],
        "count": 181
    }
}
"""

data = json.loads(jstr)
df = pd.DataFrame(data['data'], columns=data['meta']['columns'])

print(df)

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注意事项：

JSON 结构： 确保 JSON 数据的结构与代码中的假设一致。特别是，data 键必须包含一个列表，其中每个元素都是一个包含数据的列表，meta.columns 键必须包含一个列名列表。
数据类型： DataFrame 会自动推断数据类型。如果需要，可以使用 astype() 方法显式地转换列的数据类型。
错误处理： 在实际应用中，应该添加错误处理机制，例如检查 JSON 数据是否有效，以及处理缺失值。

总结：

通过结合 json 模块和 pandas 库，可以轻松地将 JSON 数据转换为 DataFrame，从而方便地进行数据分析和处理。这种方法简单高效，适用于各种规模的 JSON 数据。

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