如何解析json讀入的orient屬性

這篇文章給大家介紹如何解析json讀入的orient屬性，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

csv文件的最后一行是幾個(gè) json 格式的單元格，今天下午就是困在這上面，始終解析不到想要的格式。

例如某個(gè)單元格 json 串格式化為：

{"status":0, "msg": , result:[{"s1":1, "s2": "ming"},  {"s1": 20, "s2":"xxx"}] }，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化后的取值。

利用pandas, 我想轉(zhuǎn)化如上json串為dataframe對(duì)象，使用： pd.read_json(jsonStr, orient="index"), 會(huì)報(bào)類似長(zhǎng)度不一致的異常。

后面，處理原來(lái)字符串，只保留 : result:[{"s1":1, "s2": "ming"},  {"s1": 20, "s2":"xxx"}]

，然后再 read_json, 這里面有個(gè)關(guān)鍵的屬性 orient，它決定讀入 json 的解析格式，

• 'split' : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data ->[values]}

• 'records' : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]

• 'index' : dict like {index -> {column -> value}}

• 'columns' : dict like {column -> {index -> value}}

• 'values' : just the values array

以上可以看出，匹配 orient 為 records ，讀入后才能得到如下格式的dataframe:

  s1    s2

0  1   ming

1  20   xxx

當(dāng)時(shí)出問(wèn)題，就主要是沒(méi)有設(shè)置合適的orient屬性值(records). 僅此小記，收筆休息。

關(guān)于如何解析json讀入的orient屬性就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。