Функция read_json

Функция read_json применяется для чтения данных из JSON-формата и преобразования их в DataFrame. Первым параметром можно передать строку с JSON-данными, путь к файлу или URL. Вторым параметром можно указать ориентацию данных через параметр orient. Если параметр не указан, ориентация определяется автоматически.

Синтаксис

pd.read_json(path_or_buf[, orient][, typ][, dtype][, convert_axes][, convert_dates][, keep_default_dates][, numpy][, precise_float][, date_unit][, encoding][, encoding_errors][, lines][, chunksize][, compression][, nrows][, storage_options])

Пример

Давайте прочитаем данные из JSON-строки в формате записей:

import pandas as pd

json_str = '{"a": [1, 2, 3, 4, 5], "b": [10, 20, 30, 40, 50]}'
df = pd.read_json(json_str, orient='columns')
print(df)

Результат выполнения кода:

Пример

Прочитаем JSON-файл с данными в формате records:

[
	{"a": 1, "b": 10},
	{"a": 2, "b": 20},
	{"a": 3, "b": 30},
	{"a": 4, "b": 40},
	{"a": 5, "b": 50}
]

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json', orient='records')
print(df)

Результат выполнения кода:

Пример

Прочитаем JSON с данными в формате index:

import pandas as pd

json_str = '{"0": {"a": 1, "b": 10}, "1": {"a": 2, "b": 20}}'
df = pd.read_json(json_str, orient='index')
print(df)

Результат выполнения кода:

   a   b
0  1  10
1  2  20

Пример

Прочитаем JSON-файл, содержащий несколько строк (JSON Lines):

{"a": 1, "b": 10}
{"a": 2, "b": 20}
{"a": 3, "b": 30}

import pandas as pd

df = pd.read_json('data_lines.json', lines=True)
print(df)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

функция read_csv,
которая читает данные из CSV-файлов
функция read_table,
которая читает данные из табличных файлов
функция read_excel,
которая читает данные из Excel-файлов
функция json_normalize,
которая нормализует полуструктурированные JSON-данные