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Python 数据处理（十七）—— json

Python 数据处理（十七）—— json

作者: 名本无名 | 来源:发表于2021-02-20 21:50 被阅读0次

前言

在系列的第一节中，我们介绍了如何使用 Python 的标准库 json 来读写 json 格式文件

本节，我们将介绍 pandas 提供的 JSON 格式的文件和字符串的读写操作。

介绍

1 写入 JSON

一个 Series 或 DataFrame 可以使用 to_json 方法转换为有效的 JSON 字符串。

可选的参数如下：

  • path_or_buf :
  • orient :
    • Series：默认为 index，可选择 [split, records, index, table]
    • DataFrame：默认为 columns，可选择 [split, records, index, columns, values, table]
image.png
  • date_format : 日期转换类型, epoch 表示 timestamp, iso 表示 ISO8601.
  • double_precision : 浮点值的小数位数，默认为 10
  • force_ascii : 强制将字符串编码为 ASCII，默认为 True。
  • date_unit : 编码的时间单位，控制 timestamp 和 ISO8601 精度。's'、'ms'、'us' 和 'ns' 分别代表秒、毫秒、微秒和纳秒。默认为 'ms'
  • default_handler : 如果无法将对象转换为适合 JSON 的格式，则调用该处理程序。它接受一个要转换的对象，并返回将其序列化后的对象
  • lines : 如果 orient=records, 将每条记录

注意 NaN，NaT 和 None 将被转换为 null，并且 datetime 对象将根据 date_format 和 date_unit 参数进行转换


In [197]: json = dfj.to_json()

In [198]: json
Out[198]: '{"A":{"0":-1.2945235903,"1":0.2766617129,"2":-0.0139597524,"3":-0.0061535699,"4":0.8957173022},"B":{"0":0.4137381054,"1":-0.472034511,"2":-0.3625429925,"3":-0.923060654,"4":0.8052440254}}'

1.1 orient 选项

生成的 JSON 文件或字符串的格式有很多不同的选项，比如，下面的 DataFrame 和 Series

In [199]: dfjo = pd.DataFrame(
   .....:     dict(A=range(1, 4), B=range(4, 7), C=range(7, 10)),
   .....:     columns=list("ABC"),
   .....:     index=list("xyz"),
   .....: )
   .....: 

In [200]: dfjo
Out[200]: 
   A  B  C
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

In [201]: sjo = pd.Series(dict(x=15, y=16, z=17), name="D")

In [202]: sjo
Out[202]: 
x    15
y    16
z    17
Name: D, dtype: int64
  1. columns: DataFrame 默认是按列将数据序列化为嵌套的 JSON 对象
In [203]: dfjo.to_json(orient="columns")
Out[203]: '{"A":{"x":1,"y":2,"z":3},"B":{"x":4,"y":5,"z":6},"C":{"x":7,"y":8,"z":9}}'

# Not available for Series
  1. index: Series 的默认是按索引 index 序列化，类似于面向列
In [204]: dfjo.to_json(orient="index")
Out[204]: '{"x":{"A":1,"B":4,"C":7},"y":{"A":2,"B":5,"C":8},"z":{"A":3,"B":6,"C":9}}'

In [205]: sjo.to_json(orient="index")
Out[205]: '{"x":15,"y":16,"z":17}'
  1. records: 将数据序列化为 列->值记录的 JSON 数组，同时会忽略索引标签，有利于将数据传入 js 绘图库
In [206]: dfjo.to_json(orient="records")
Out[206]: '[{"A":1,"B":4,"C":7},{"A":2,"B":5,"C":8},{"A":3,"B":6,"C":9}]'

In [207]: sjo.to_json(orient="records")
Out[207]: '[15,16,17]'
  1. value 是一个基本选项，它仅将值序列化为的嵌套 JSON 数组，不包括列和索引标签
In [208]: dfjo.to_json(orient="values")
Out[208]: '[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]'

# Not available for Series
  1. split: 序列化为 JSON 对象，包含值，索引和列的单独条目。Series 名称也包括在内
In [209]: dfjo.to_json(orient="split")
Out[209]: '{"columns":["A","B","C"],"index":["x","y","z"],"data":[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]}'

In [210]: sjo.to_json(orient="split")
Out[210]: '{"name":"D","index":["x","y","z"],"data":[15,16,17]}'
  1. table: 序列化为 JSON 表模式，从而允许保留元数据，包括但不限于 dtypes 和索引名称
>>> sjo.to_json(orient='table')
>>> '{"schema":{"fields":[{"name":"index","type":"string"},{"name":"D","type":"integer"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"},"data":[{"index":"x","D":15},{"index":"y","D":16},{"index":"z","D":17}]}'

>>> dfjo.to_json(orient='table')
>>> '{"schema":{"fields":[{"name":"index","type":"string"},{"name":"A","type":"integer"},{"name":"B","type":"integer"},{"name":"C","type":"integer"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"},"data":[{"index":"x","A":1,"B":4,"C":7},{"index":"y","A":2,"B":5,"C":8},{"index":"z","A":3,"B":6,"C":9}]}

注意: 任何序列化选项都不会保留索引和列标签的顺序。如果您希望保留标签排序，请使用 split 选项，因为它使用的是排序容器

1.2 日期处理

以 ISO 日期格式写出

In [211]: dfd = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), columns=list("AB"))

In [212]: dfd["date"] = pd.Timestamp("20130101")

In [213]: dfd = dfd.sort_index(1, ascending=False)

In [214]: json = dfd.to_json(date_format="iso")

In [215]: json
Out[215]: '{"date":{"0":"2013-01-01T00:00:00.000Z","1":"2013-01-01T00:00:00.000Z","2":"2013-01-01T00:00:00.000Z","3":"2013-01-01T00:00:00.000Z","4":"2013-01-01T00:00:00.000Z"},"B":{"0":2.5656459463,"1":1.3403088498,"2":-0.2261692849,"3":0.8138502857,"4":-0.8273169356},"A":{"0":-1.2064117817,"1":1.4312559863,"2":-1.1702987971,"3":0.4108345112,"4":0.1320031703}}'

以 ISO 日期格式写出，且以微秒为单位

In [216]: json = dfd.to_json(date_format="iso", date_unit="us")

In [217]: json
Out[217]: '{"date":{"0":"2013-01-01T00:00:00.000000Z","1":"2013-01-01T00:00:00.000000Z","2":"2013-01-01T00:00:00.000000Z","3":"2013-01-01T00:00:00.000000Z","4":"2013-01-01T00:00:00.000000Z"},"B":{"0":2.5656459463,"1":1.3403088498,"2":-0.2261692849,"3":0.8138502857,"4":-0.8273169356},"A":{"0":-1.2064117817,"1":1.4312559863,"2":-1.1702987971,"3":0.4108345112,"4":0.1320031703}}'

Epoch 时间戳，以秒为单位:

In [218]: json = dfd.to_json(date_format="epoch", date_unit="s")

In [219]: json
Out[219]: '{"date":{"0":1356998400,"1":1356998400,"2":1356998400,"3":1356998400,"4":1356998400},"B":{"0":2.5656459463,"1":1.3403088498,"2":-0.2261692849,"3":0.8138502857,"4":-0.8273169356},"A":{"0":-1.2064117817,"1":1.4312559863,"2":-1.1702987971,"3":0.4108345112,"4":0.1320031703}}'

写出一个带有日期索引和日期列名的文件

In [220]: dfj2 = dfj.copy()

In [221]: dfj2["date"] = pd.Timestamp("20130101")

In [222]: dfj2["ints"] = list(range(5))

In [223]: dfj2["bools"] = True

In [224]: dfj2.index = pd.date_range("20130101", periods=5)

In [225]: dfj2.to_json("test.json")

In [226]: with open("test.json") as fh:
   .....:     print(fh.read())
   .....: 
{"A":{"1356998400000":-1.2945235903,"1357084800000":0.2766617129,"1357171200000":-0.0139597524,"1357257600000":-0.0061535699,"1357344000000":0.8957173022},"B":{"1356998400000":0.4137381054,"1357084800000":-0.472034511,"1357171200000":-0.3625429925,"1357257600000":-0.923060654,"1357344000000":0.8052440254},"date":{"1356998400000":1356998400000,"1357084800000":1356998400000,"1357171200000":1356998400000,"1357257600000":1356998400000,"1357344000000":1356998400000},"ints":{"1356998400000":0,"1357084800000":1,"1357171200000":2,"1357257600000":3,"1357344000000":4},"bools":{"1356998400000":true,"1357084800000":true,"1357171200000":true,"1357257600000":true,"1357344000000":true}}
1.3 回退行为

如果 JSON 序列化器不能直接处理容器内容，它将以以下方式回退:

  • 如果数据的类型不支持（如，np.complex_），那么，当指定了 default_handler 参数时，将会把函数应用到每个值上，否则会抛出异常
  • 如果对象不支持，会尝试一下操作
    • 检查对象是否定义了 toDict 方法并调用它。 toDict 方法应返回一个字典，然后将其序列化为 JSON
    • 如果提供了 default_handler，则调用它
    • 通过遍历其内容将对象转换为字典。但是，这通常会因为 OverflowError 而失败或产生意外结果

通常，对于不受支持的对象或 dtypes 的最好方法是提供 default_handler

>>> DataFrame([1.0, 2.0, complex(1.0, 2.0)]).to_json()  # raises
RuntimeError: Unhandled numpy dtype 15

可以通过指定一个简单的 default_handler 来处理

In [227]: pd.DataFrame([1.0, 2.0, complex(1.0, 2.0)]).to_json(default_handler=str)
Out[227]: '{"0":{"0":"(1+0j)","1":"(2+0j)","2":"(1+2j)"}}'

2 读取 JSON

将 JSON 字符串读取到 pandas 对象可以使用许多参数。

如果没有设置 typ 或为 None，则解析器将尝试解析为 DataFrame。

设置 typ=series 将强制转为 Series 类型对象

  • filepath_or_buffer: 字符串或文件句柄或 StringIO
  • typ: 要保存的对象类型，Series 或 DataFrame
  • orient: 同上
  • dtype: 如果为 True，则会推断 dtype，如果为 False，则根本不推断 dtype，默认值为 True。
  • convert_axes: 布尔值，尝试将轴转换为适当的 dtype，默认值为 True
  • convert_dates: 要解析日期的列；如果为 True，则尝试解析类似日期的列，默认值为 True。
  • keep_default_dates: 布尔值，默认为 True。如果解析日期，则解析默认的类似日期的列
  • numpy: 直接解码为 NumPy 数组。默认为 False，仅支持数值数据。还要注意的是，如果 numpy=True，则每个条目的 JSON 顺序必须相同
  • precise_float: 布尔值，是否启用高精度字符串转换函数，默认为 False
  • date_unit: 同上
  • lines: 每行将文件读取为一个 json 对象。
  • encoding: 编码方式
  • chunksize: 当与 lines=True 结合使用时，返回一个 JsonReader，该 JsonReader 在每次迭代中读取块大小的行

注意：从 1.0.0 版本开始不推荐使用 numpy 参数，它将引发 FutureWarning

2.1 数据转换

从 JSON 字符串中读取数据

In [228]: pd.read_json(json)
Out[228]: 
        date         B         A
0 2013-01-01  2.565646 -1.206412
1 2013-01-01  1.340309  1.431256
2 2013-01-01 -0.226169 -1.170299
3 2013-01-01  0.813850  0.410835
4 2013-01-01 -0.827317  0.132003

从文件中读取

In [229]: pd.read_json("test.json")
Out[229]: 
                   A         B       date  ints  bools
2013-01-01 -1.294524  0.413738 2013-01-01     0   True
2013-01-02  0.276662 -0.472035 2013-01-01     1   True
2013-01-03 -0.013960 -0.362543 2013-01-01     2   True
2013-01-04 -0.006154 -0.923061 2013-01-01     3   True
2013-01-05  0.895717  0.805244 2013-01-01     4   True

不转换任何数据

In [230]: pd.read_json("test.json", dtype=object).dtypes
Out[230]: 
A        object
B        object
date     object
ints     object
bools    object
dtype: object

指定转换类型

In [231]: pd.read_json("test.json", dtype={"A": "float32", "bools": "int8"}).dtypes
Out[231]: 
A               float32
B               float64
date     datetime64[ns]
ints              int64
bools              int8
dtype: object

保留字符串索引

In [232]: si = pd.DataFrame(
   .....:     np.zeros((4, 4)), columns=list(range(4)), index=[str(i) for i in range(4)]
   .....: )
   .....: 

In [233]: si
Out[233]: 
     0    1    2    3
0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0

In [234]: si.index
Out[234]: Index(['0', '1', '2', '3'], dtype='object')

In [235]: si.columns
Out[235]: Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

In [236]: json = si.to_json()

In [237]: sij = pd.read_json(json, convert_axes=False)

In [238]: sij
Out[238]: 
   0  1  2  3
0  0  0  0  0
1  0  0  0  0
2  0  0  0  0
3  0  0  0  0

In [239]: sij.index
Out[239]: Index(['0', '1', '2', '3'], dtype='object')

In [240]: sij.columns
Out[240]: Index(['0', '1', '2', '3'], dtype='object')

以纳秒为单位写的日期需要以纳秒为单位读回

In [241]: json = dfj2.to_json(date_unit="ns")

# Try to parse timestamps as milliseconds -> Won't Work
In [242]: dfju = pd.read_json(json, date_unit="ms")

In [243]: dfju
Out[243]: 
                            A         B                 date  ints  bools
1356998400000000000 -1.294524  0.413738  1356998400000000000     0   True
1357084800000000000  0.276662 -0.472035  1356998400000000000     1   True
1357171200000000000 -0.013960 -0.362543  1356998400000000000     2   True
1357257600000000000 -0.006154 -0.923061  1356998400000000000     3   True
1357344000000000000  0.895717  0.805244  1356998400000000000     4   True

# Let pandas detect the correct precision
In [244]: dfju = pd.read_json(json)

In [245]: dfju
Out[245]: 
                   A         B       date  ints  bools
2013-01-01 -1.294524  0.413738 2013-01-01     0   True
2013-01-02  0.276662 -0.472035 2013-01-01     1   True
2013-01-03 -0.013960 -0.362543 2013-01-01     2   True
2013-01-04 -0.006154 -0.923061 2013-01-01     3   True
2013-01-05  0.895717  0.805244 2013-01-01     4   True

# Or specify that all timestamps are in nanoseconds
In [246]: dfju = pd.read_json(json, date_unit="ns")

In [247]: dfju
Out[247]: 
                   A         B       date  ints  bools
2013-01-01 -1.294524  0.413738 2013-01-01     0   True
2013-01-02  0.276662 -0.472035 2013-01-01     1   True
2013-01-03 -0.013960 -0.362543 2013-01-01     2   True
2013-01-04 -0.006154 -0.923061 2013-01-01     3   True
2013-01-05  0.895717  0.805244 2013-01-01     4   True

3 Normalization

pandas 提供了一种实用程序功能，用于获取一个字典或字典列表并将此半结构化数据标准化为一个扁平的表。

In [257]: data = [
   .....:     {"id": 1, "name": {"first": "Coleen", "last": "Volk"}},
   .....:     {"name": {"given": "Mose", "family": "Regner"}},
   .....:     {"id": 2, "name": "Faye Raker"},
   .....: ]
   .....: 

In [258]: pd.json_normalize(data)
Out[258]: 
    id name.first name.last name.given name.family        name
0  1.0     Coleen      Volk        NaN         NaN         NaN
1  NaN        NaN       NaN       Mose      Regner         NaN
2  2.0        NaN       NaN        NaN         NaN  Faye Raker

In [259]: data = [
   .....:     {
   .....:         "state": "Florida",
   .....:         "shortname": "FL",
   .....:         "info": {"governor": "Rick Scott"},
   .....:         "county": [
   .....:             {"name": "Dade", "population": 12345},
   .....:             {"name": "Broward", "population": 40000},
   .....:             {"name": "Palm Beach", "population": 60000},
   .....:         ],
   .....:     },
   .....:     {
   .....:         "state": "Ohio",
   .....:         "shortname": "OH",
   .....:         "info": {"governor": "John Kasich"},
   .....:         "county": [
   .....:             {"name": "Summit", "population": 1234},
   .....:             {"name": "Cuyahoga", "population": 1337},
   .....:         ],
   .....:     },
   .....: ]
   .....: 

In [260]: pd.json_normalize(data, "county", ["state", "shortname", ["info", "governor"]])
Out[260]: 
         name  population    state shortname info.governor
0        Dade       12345  Florida        FL    Rick Scott
1     Broward       40000  Florida        FL    Rick Scott
2  Palm Beach       60000  Florida        FL    Rick Scott
3      Summit        1234     Ohio        OH   John Kasich
4    Cuyahoga        1337     Ohio        OH   John Kasich

max_level 参数提供了对级别规范化的更多控制。使用 max_level=1，下面的代码片段将标准化到所提供的 dict 的第一个嵌套级别

In [261]: data = [
   .....:     {
   .....:         "CreatedBy": {"Name": "User001"},
   .....:         "Lookup": {
   .....:             "TextField": "Some text",
   .....:             "UserField": {"Id": "ID001", "Name": "Name001"},
   .....:         },
   .....:         "Image": {"a": "b"},
   .....:     }
   .....: ]
   .....: 

In [262]: pd.json_normalize(data, max_level=1)
Out[262]: 
  CreatedBy.Name Lookup.TextField                    Lookup.UserField Image.a
0        User001        Some text  {'Id': 'ID001', 'Name': 'Name001'}       b

4 行分隔的 json

pandas 能够读取和写入使用 Hadoop 或 Spark 在数据处理管道中常见的以行分隔的 json 文件

对于行分隔的 json 文件，pandas 还可以返回一个迭代器，该迭代器一次读取 chunksize 大小的行。这对于大文件或从流中读取数据非常有用。

In [263]: jsonl = """
   .....:     {"a": 1, "b": 2}
   .....:     {"a": 3, "b": 4}
   .....: """
   .....: 

In [264]: df = pd.read_json(jsonl, lines=True)

In [265]: df
Out[265]: 
   a  b
0  1  2
1  3  4

In [266]: df.to_json(orient="records", lines=True)
Out[266]: '{"a":1,"b":2}\n{"a":3,"b":4}\n'

# reader is an iterator that returns ``chunksize`` lines each iteration
In [267]: with pd.read_json(StringIO(jsonl), lines=True, chunksize=1) as reader:
   .....:     reader
   .....:     for chunk in reader:
   .....:         print(chunk)
   .....: 
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
   a  b
0  1  2
   a  b
1  3  4

5 表结构

orient 参数的 table 选项用于将表数据描述为 JSON 对象，生成的对象包含两个字段 schema 和 data

In [268]: df = pd.DataFrame(
   .....:     {
   .....:         "A": [1, 2, 3],
   .....:         "B": ["a", "b", "c"],
   .....:         "C": pd.date_range("2016-01-01", freq="d", periods=3),
   .....:     },
   .....:     index=pd.Index(range(3), name="idx"),
   .....: )
   .....: 

In [269]: df
Out[269]: 
     A  B          C
idx                 
0    1  a 2016-01-01
1    2  b 2016-01-02
2    3  c 2016-01-03

In [270]: df.to_json(orient="table", date_format="iso")
Out[270]: '{"schema":{"fields":[{"name":"idx","type":"integer"},{"name":"A","type":"integer"},{"name":"B","type":"string"},{"name":"C","type":"datetime"}],"primaryKey":["idx"],"pandas_version":"0.20.0"},"data":[{"idx":0,"A":1,"B":"a","C":"2016-01-01T00:00:00.000Z"},{"idx":1,"A":2,"B":"b","C":"2016-01-02T00:00:00.000Z"},{"idx":2,"A":3,"B":"c","C":"2016-01-03T00:00:00.000Z"}]}'

schema 字段包含 fields 键，它本身包含一个列名到类型对的列表，包括索引或多级索引。

如果索引是唯一的，schema 字段将会包含一个 primaryKey 字段

第二个字段 data 包含带有 orient=records 的序列化数据。

表结构有以下注意事项：

  • schema 对象包含一个 pandas_version 字段。这包含了 pandas 模式的方言版本，并将随着每次修订而递增
  • 序列化时，所有日期都将转换为 UTC 
In [271]: from pandas.io.json import build_table_schema

In [272]: s = pd.Series(pd.date_range("2016", periods=4))

In [273]: build_table_schema(s)
Out[273]: 
{'fields': [{'name': 'index', 'type': 'integer'},
  {'name': 'values', 'type': 'datetime'}],
 'primaryKey': ['index'],
 'pandas_version': '0.20.0'}
  • 带有时区的 datetimes，请添加一个带有时区名称的附加字段 tz 
In [274]: s_tz = pd.Series(pd.date_range("2016", periods=12, tz="US/Central"))

In [275]: build_table_schema(s_tz)
Out[275]: 
{'fields': [{'name': 'index', 'type': 'integer'},
  {'name': 'values', 'type': 'datetime', 'tz': 'US/Central'}],
 'primaryKey': ['index'],
 'pandas_version': '0.20.0'}
  • 分类使用 any 类型和枚举约束来列出可能的值集。此外，还包括一个有序字段
In [278]: s_cat = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "a"]))

In [279]: build_table_schema(s_cat)
Out[279]: 
{'fields': [{'name': 'index', 'type': 'integer'},
  {'name': 'values',
   'type': 'any',
   'constraints': {'enum': ['a', 'b']},
   'ordered': False}],
 'primaryKey': ['index'],
 'pandas_version': '0.20.0'}
  • 如果索引是唯一的，则包括一个 primaryKey 字段，否则没有该字段
In [280]: s_dupe = pd.Series([1, 2], index=[1, 1])

In [281]: build_table_schema(s_dupe)
Out[281]: 
{'fields': [{'name': 'index', 'type': 'integer'},
  {'name': 'values', 'type': 'integer'}],
 'pandas_version': '0.20.0'}
  • primaryKey 的行为与 MultiIndexes 相同，在这种情况下，primaryKey 是一个数组
In [282]: s_multi = pd.Series(1, index=pd.MultiIndex.from_product([("a", "b"), (0, 1)]))

In [283]: build_table_schema(s_multi)
Out[283]: 
{'fields': [{'name': 'level_0', 'type': 'string'},
  {'name': 'level_1', 'type': 'integer'},
  {'name': 'values', 'type': 'integer'}],
 'primaryKey': FrozenList(['level_0', 'level_1']),
 'pandas_version': '0.20.0'}
  • 指定 orient="table"，可以保存元数据，保持写入和读取的数据类型一致
In [284]: df = pd.DataFrame(
   .....:     {
   .....:         "foo": [1, 2, 3, 4],
   .....:         "bar": ["a", "b", "c", "d"],
   .....:         "baz": pd.date_range("2018-01-01", freq="d", periods=4),
   .....:         "qux": pd.Categorical(["a", "b", "c", "c"]),
   .....:     },
   .....:     index=pd.Index(range(4), name="idx"),
   .....: )
   .....: 

In [285]: df
Out[285]: 
     foo bar        baz qux
idx                        
0      1   a 2018-01-01   a
1      2   b 2018-01-02   b
2      3   c 2018-01-03   c
3      4   d 2018-01-04   c

In [286]: df.dtypes
Out[286]: 
foo             int64
bar            object
baz    datetime64[ns]
qux          category
dtype: object

In [287]: df.to_json("test.json", orient="table")

In [288]: new_df = pd.read_json("test.json", orient="table")

In [289]: new_df
Out[289]: 
     foo bar        baz qux
idx                        
0      1   a 2018-01-01   a
1      2   b 2018-01-02   b
2      3   c 2018-01-03   c
3      4   d 2018-01-04   c

In [290]: new_df.dtypes
Out[290]: 
foo             int64
bar            object
baz    datetime64[ns]
qux          category
dtype: object

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    本文标题：Python 数据处理（十七）—— json

    本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/iooxfltx.html

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