pandas读取json文件 Python_python用pandas读取json文件-优快云博客

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这篇博客介绍了如何使用Python的Pandas库读取包含复杂结构的JSON文件，并将其转换为DataFrame，然后将数据保存为CSV文件。在处理过程中，提到了在不修改原始日期格式的情况下，Pandas可能遇到的问题以及解决方法。

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pandas读取json文件 Python

json文件中的内容如下：

[
{"mac": 1,"timestamp": 1307386437,"volt": 2.5,"temp": 35.5,"acc": [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],"sampletime":1307386437},
{"mac": 2,"timestamp": 1307386437,"volt": 2.5,"temp": 35.5,"acc": [[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]],"sampletime":1307386437}
]

使用pandas读取json文件

import pandas as pd

fr = open('filename.json', 'r', encoding='utf-8')
json_info = fr.read()
df = pd.read_json(json_info)
df.to_csv('json_info.csv', index=False, columns=["mac", "timestamp", "volt", "temp", "acc", "sampletime"])
print(df)
print(df.mac)  # df['mac']  二者功能相同

输出

   mac  ...  sampletime
0    1  ...  1307386437
1    1  ...  1307386437

[2 rows x 6 columns]
0    1
1    1
Name: mac, dtype: int64

另有一点需注意：pandas直接读取格式化日期(比如：“datetime”: 2019-08-17 08:35:20)时会有问题，查了很多相关内容也没解决，在值两侧加引号可以解决，也可在写入时间时用时间戳。但我就是不想加也不想换，路过的大佬可否教我一手。