《Pandas 与使用Python读取JSON文件的JSON库》

Question

似乎我可以同时使用pandas和/或json来读取json文件，即

import pandas as pd
pd_example = pd.read_json('some_json_file.json')

或者，相当于

^{pr2}$

所以我的问题是，有什么区别，我应该用哪一个？是否有一种方法优于另一种方法，是否存在一种方法优于另一种方法的情况，等等？谢谢。在

Answer 1

如果JSON文件中只有一个JSON结构，请使用read_json，因为它直接将JSON加载到数据帧中。使用json.loads，必须将其加载到python字典/列表中，然后然后加载到数据帧中—这是一个不必要的两步过程。在

当然，这是基于这样一个假设，即结构可以直接解析到数据帧中。对于非平凡的结构（通常是复杂的dict嵌套列表的形式），您可能需要使用json_normalize。在

另一方面，使用JSON行文件，情况就不同了。根据我的经验，我发现在大数据上加载带有pd.read_json(..., lines=True)的JSON行文件实际上稍微慢了一点（在~50k+条记录上测试了一次），更糟糕的是，无法处理有错误的行—整个读取操作都失败了。相比之下，您可以在try-except大括号内的文件的每一行使用json.loads，这样一些健壮的代码实际上可以更快地单击几下。去想想吧。在

使用适合情况的任何东西。在