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Pandas - JSON格式数据操作实践

java 2025/7/22 11:54:05

作者：唐叔在学习
专栏：唐叔学python

大家好，我是唐叔！今天咱们来聊聊Pandas这个数据分析利器在处理JSON数据时的妙用。JSON作为一种轻量级的数据交换格式，在Web开发和数据分析中无处不在。掌握Pandas与JSON的互转技巧，能让你在数据处理时事半功倍！

文章目录

- 一、Pandas读取JSON数据
- - 1. 从本地文件读取JSON
  - 2. 从HTTP请求读取JSON数据
- 二、将Pandas数据转换为JSON
- - 1. 基本转换方法
  - 2. 不同格式的JSON输出
  - 3. 处理中文编码问题
- 三、实战案例：获取豆瓣电影Top50
- 四、常见问题解答
- 五、总结

一、Pandas读取JSON数据

1. 从本地文件读取JSON

首先，咱们看看如何从本地文件读取JSON数据。Pandas提供了read_json()函数，使用起来非常简单：

import pandas as pd# 从本地文件读取JSON
df = pd.read_json('data.json')  # 假设有一个data.json文件
print(df.head())

在这里插入图片描述

2. 从HTTP请求读取JSON数据

实际工作中，我们更多会遇到从API接口获取JSON数据的情况。这时候需要结合requests库来获取数据：

import pandas as pd
import requests# 发送HTTP GET请求获取JSON数据
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()  # 将响应转换为Python字典# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

如果JSON数据结构比较复杂，比如嵌套了多层，可以使用json_normalize()函数来展平：

from pandas import json_normalize# 假设获取的JSON数据有嵌套结构
complex_data = {"total": 2,"users": [{"name": "张三","age": 25,"address": {"city": "北京","street": "朝阳区"}},{"name": "李四","age": 30,"address": {"city": "上海","street": "浦东新区"}}]
}# 展平嵌套的JSON结构
df = json_normalize(complex_data, 'users', meta=['total'])
print(df)

在这里插入图片描述

二、将Pandas数据转换为JSON

1. 基本转换方法

把DataFrame转换为JSON同样简单，使用to_json()方法即可：

# 创建一个示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],'年龄': [25, 30, 35],'城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)# 转换为JSON字符串
json_str = df.to_json()
print(json_str)# 转换为JSON文件
df.to_json('output.json', orient='records', force_ascii=False)

在这里插入图片描述

2. 不同格式的JSON输出

Pandas提供了多种JSON输出格式，通过orient参数控制：

# 按记录输出（最常用的格式）
print(df.to_json(orient='records'))# 按索引输出
print(df.to_json(orient='index'))# 按列输出
print(df.to_json(orient='columns'))# 按值输出
print(df.to_json(orient='values'))

3. 处理中文编码问题

默认情况下，中文会被转换为Unicode编码。如果想保留原始中文，可以设置force_ascii=False：

print(df.to_json(orient='records', force_ascii=False))

PS：验证了使用PyCharm的控制台打印没效果，但是输出文件是可以做到保留原始中文的。

三、实战案例：获取豆瓣电影Top50

豆瓣提供了公开的API接口（需要申请API key），但为了演示，我们先使用简单的网页版接口：

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 获取豆瓣电影Top50
def get_douban_movies():headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}movies = []# 获取前2页数据for i in range(0, 2):url = f'https://movie.douban.com/top250?start={i}'response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for item in soup.find_all('div', class_='item'):title = item.find('span', class_='title').textrating = item.find('span', class_='rating_num').texteval_num = item.find('div', class_='bd').find_all('span')[-2].text.replace('人评价', '')movies.append({'title': title,'rating': rating,'eval_num': eval_num})return movies# 获取数据
movies_data = get_douban_movies()
df = pd.DataFrame(movies_data)
print(df)