Pandas读写JSON文件

许多学习Python学习Pandas的同学，都有对数据处理的需要，那么JSON数据将是长期打交道的，比如做量化交易中，许多交易接口返回的数据都是JSON字典形式，需要解析委托回报。因此JSON非常值得学习！

1.JSON文件是什么样？

JSON，是JavaScript Object Notation的简称，是JavaScript 对象表示法，是很多技术朋友们熟悉且常见的数据格式，类似XML文件，但又比XML文件更小、更快，因此目前广泛应用文本数据的存储。

比如下面这个JSON文件：

[
   {
   "id": "001",
   "name": "Dotcpp",
   "url": "www.dotcpp.com",
   "Rank": 8
   },
   {
   "id": "002",
   "name": "码曰",
   "url": "www.dotcpp.com/run",
   "Rank": 9
   },
   {
   "id": "003",
   "name": "百度",
   "url": "www.baidu.com",
   "Rank": 10
   }
]

大家可以看到JSON的数据格式，然后复制后保存到与当前python文件同级目录下，命名为dotcpp.json  注意要显示后缀名，不要出现dotcpp.json.txt的问题！

2.如何用Pandas读取JSON文件

大家可以使用read_json函数，使用也很简单，将要读取的json文件作为参数传入即可，代码如下：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_json('dotcpp.json')

# 打印读取的 DataFrame
print(df.to_string())

执行后运行效果如下：

3.如何写入JSON文件

类似的，我们也是利用DataFrame结构可以定义字典类型的数据，然后可以直接利用

import pandas as pd

# 字典格式的 JSON                                                                                              
s = {"Google":"google.com","Biying":"biying.com","Dotcpp":"dotcpp.com"}

# 读取 JSON 转为 DataFrame                                                                                          
df = pd.DataFrame(s,index=[0])
df.to_json('dotcpp.json', orient='records', lines=True)
#print(df['Biying'])

这里我们定了一个字典类型，然后调用to_json函数进行创建，第一个参数为文件名。然后执行后，屏幕会打印索引为'Biying'对应的URL值。同时同级目录下会多一个dotcpp.json的文件，里面写下了字典类里的全部信息

大家可以亲自上机试验！