如何在Python中将json转换为pd.dataframe

我有一个json文件，需要转换成数据帧

json:

我一个接一个地尝试了以下代码，但它们都返回了：

ValueError:数组的长度必须相同

(一)

2） 也尝试过像有人在类似问题中建议的那样使用“”

test_df = pd.DataFrame(
                    {"@odata.context": "http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule", 
                     "days": ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"], 
                     "times": ["00:30"], 
                     "enabled": False, 
                     "localTimeZoneId": "UTC", 
                     "notifyOption": "MailOnFailure"})

(三)

这完全取决于文件：

• 第一个问题是从文件中获取数据，这取决于文件的格式
• 所使用的样本数据是问题顶部五行重复的单引号数据

如果文件是一堆

指令

，则每一条指令都在换行符上：

{'@odata.context'：'http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule、'days'：['Sunday'、'周一'、'周二'、'周三'、'周四'、'周五'、'周六']、'times'：['00:30']、'enabled'：False、'localTimeZoneId'：'UTC'、'notifyOption'：'MailOnFailure}
{...}
{...}
{...}
{...}

创建数据帧的代码：

• 如果不需要，可以删除

  encoding=“utf8”

• 用于将半结构化JSON数据规范化为平面表。
  • 这意味着它将展平嵌套列表

将熊猫作为pd导入
从pandas.io.json导入json_规范化
从ast导入文字值
行\列表=列表（）
将open（“test.json”，encoding=“utf8”）作为f：
对于f中的行：
行=文字值（行）
行\列表。追加（行）
df=json_规范化（行列表，['days']，['@odata.context'，'enabled'，'localTimeZoneId'，'notifyOption'，'times']，）

如果文件是dicts的

列表

：

[{…}，
{...},
{...},
{...},
{...}]

创建数据帧的代码：

将open（“test.json”，encoding=“utf8”）作为f:
数据=文字值（f.read（））
df=json_规范化（数据，['days']，['@odata.context'，'enabled'，'localTimeZoneId'，'notifyOption'，'times']））

数据帧输出：

0@odata.context启用的localTimeZoneId notifyOption时间
星期天http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期一http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期二http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期三http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期四http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期五http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期六http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期天http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期一http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期二http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期三http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期四http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期五http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30
星期六http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule False UTC MailOnFailure 00:30

test_df = pd.DataFrame(
                    {'@odata.context': 'http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule', 
                     'days': ['Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday'], 
                     'times': ['00:30'], 
                     'enabled': False, 
                     'localTimeZoneId': 'UTC', 
                     'notifyOption': 'MailOnFailure'})

test_df = pd.DataFrame(
                    {"@odata.context": "http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule", 
                     "days": ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"], 
                     "times": ["00:30"], 
                     "enabled": False, 
                     "localTimeZoneId": "UTC", 
                     "notifyOption": "MailOnFailure"})

test_df = pd.DataFrame(
                    {"@odata.context": "http://analysis.windows.net/v1.0/myorg/groups//$metadata#Microsoft.PowerBI.ServiceContracts.Api.V1.RefreshSchedule", 
                     "days": ["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"], 
                     "times": ["00:30"], 
                     "enabled": "False", 
                     "localTimeZoneId": "UTC", 
                     "notifyOption": "MailOnFailure"})