Python ValueError：预期对象或值<-&燃气轮机；Can'；t将json文件加载到dataframe或转换为csv即可_Python_Json_Pandas_Csv

Python ValueError：预期对象或值<-&燃气轮机；Can'；t将json文件加载到dataframe或转换为csv即可

python json pandas csv

Python ValueError：预期对象或值<-&燃气轮机；Can'；t将json文件加载到dataframe或转换为csv即可,python,json,pandas,csv,Python,Json,Pandas,Csv,我有一个大约1.5 GB大小的JSON文件，我需要将其用作数据帧，我已经连续10个小时尝试将其作为数据帧加载，并且还讨论了有关StackOverflow的所有可能回答的问题！作为第二种选择，我尝试将其转换为csv，然后将其作为数据帧加载，但这也失败了，在之前回答的问题中，人们只是解释了错误，而没有给出代码，以下是json的外观： {'work': '2505753', 'flags': [], 'unixtime': 1260403200, 'stars': 1.0, 'nhelpful': 0

我有一个大约1.5 GB大小的JSON文件，我需要将其用作数据帧，我已经连续10个小时尝试将其作为数据帧加载，并且还讨论了有关StackOverflow的所有可能回答的问题！作为第二种选择，我尝试将其转换为csv，然后将其作为数据帧加载，但这也失败了，在之前回答的问题中，人们只是解释了错误，而没有给出代码，以下是json的外观：

{'work': '2505753', 'flags': [], 'unixtime': 1260403200, 'stars': 1.0, 'nhelpful': 0, 'time': 'Dec 10, 2009', 'comment': "I really thought that I would like this book. I'm fascinated by this time period, and the plots to assassinate Hitler have always intrigued me. However, this book was so boring that I had to force myself to read it. The author no doubt has a commanding vocabulary, but his writing style and word choices made the book a chore to read. I've read dry textbooks that had more life to them than this novel. ", 'user': 'schatzi'}
{'work': '12458291', 'flags': [], 'unixtime': 1361664000, 'stars': 4.0, 'nhelpful': 0, 'time': 'Feb 24, 2013', 'comment': "After her father's death, Lena discovers that her father had been keeping many secrets from her. Lena is a member of the. Silenti, telepaths who came to our world through a portal. She must learn to navigate through the social, religious, and political pitfalls of her new life. Who can she trust? What will her role be? I enjoyed this story and the world the author created very much. ", 'user': 'aztwinmom'}

我尝试将此代码作为转换为csv的第二个选项，我调试的错误是单引号，但是在这个庞大的数据中用

“\”

替换

“\”

将花费大量时间

尝试使用json 回溯

---------------------------------------------------------------------------
JSONDecodeError回溯（最近一次调用）
在里面
1 f=open（'test.json'）
---->2 data=json.load（f）
3 f.关闭（）
e:\Anaconda3\lib\json\\uuuuu init\uuuuuuuuuuuu.py加载（fp、cls、object\u hook、parse\u float、parse\u int、parse\u常量、object\u pairs\u hook、**kw）
294 cls=cls，object\u hook=object\u hook，
295 parse_float=parse_float，parse_int=parse_int，
-->296 parse_常量=parse_常量，object_pairs_hook=object_pairs_hook，**千瓦）
297
298
e:\Anaconda3\lib\json\\uuuuuu init\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuy加载（s、编码、cls、对象钩子、解析浮点数、解析整型、解析常量、对象对钩子、**kw）
346 parse_int为无，parse_float为无且
347 parse_常量为None且对象_pairs_hook为None且非kw）：
-->348返回默认解码器。解码
349如果cls为无：
350 cls=JSONDecoder
解码中的e:\Anaconda3\lib\json\decoder.py（self，s，\u w）
335
336         """
-->337 obj，end=self.raw\u decode（s，idx=\u w（s，0.end（））
338 end=_w（s，end）.end（）
339如果结束！=(s)
原始解码中的e:\Anaconda3\lib\json\decoder.py（self、s、idx）
351         """
352试试：
-->353 obj，end=自扫描一次（s，idx）
354除了停止迭代作为错误：
355将JSONDecodeError（“预期值”，s，err.value）从None提升
JSONDecodeError:应使用双引号括起属性名称：第1行第2列（字符1）

```
pd.read\u json（'test.json'）
```
结果：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1 pd.read_json（'test.json'）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\util\\包装中的decorators.py（*args，**kwargs）
212其他：
213 kwargs[新参数名称]=新参数值
-->214返回函数（*args，**kwargs）
215
216回型（F，包装器）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\\u json.py（路径、方向、类型、数据类型、转换轴、转换日期、保留默认日期、numpy、精确浮点、日期单位、编码、行、块大小、压缩）
606返回json_读取器
607
-->608 result=json_reader.read（）
609如果应关闭：
610文件路径\或\缓冲区.关闭（）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\\u json.py处于读取状态（self）
729 obj=self.\u获取\u对象\u解析器（self.\u合并\u行（data.split（“\n”））
730其他：
-->731 obj=self.\u get\u object\u解析器（self.data）
732自我关闭（）
733返回obj
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\\u json.py在\u get\u object\u解析器中（self，json）
751 obj=无
752如果类型=“帧”：
-->753 obj=FrameParser（json，**kwargs.parse（）
754
755如果类型==“系列”或obj为无：
解析中的e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\\u json.py（self）
855
856其他：
-->857 self.\u parse\u no\u numpy（）
858
859如果self.obj为无：
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\json\\u json.py in\u parse\u no\u numpy（self）
1087如果方向=“列”：
1088 self.obj=数据帧(
->1089次加载（json，precise\u float=self.precise\u float），dtype=None
1090             )
1091 elif orient==“分割”：
ValueError:预期的对象或值

错误非常清楚地表明这些不是JSON格式的，因为您有
```
{'work'
```
，JSON将是
```
{“work”
```
，单引号与双引号
使用
```
.replace（“，”）
```
将不起作用，因为
```
'comment'
```
的值被正确地双引号（
```
“…”
```
），因为有些单词带有撇号（例如
```
“…父亲的…”
```
）。使用replace，将产生类似于
```
“…父亲的…”的结果。
```
您有一个文件，其中有一行
```
dicts
```
需要读入文件，这将把每一行转换为
```
str
```
类型
使用
```
ast.literal\u eval
```
将每一行转换回
```
dict
```
类型
将dict的列表，
```
行
```
，读入数据帧

将熊猫作为pd导入
从ast导入文字值
从pathlib导入路径
#读取文件
file=Path（'e:/PythonProjects/stack_overflow/test.json'）#文件路径
使用file.open（'r'，encoding='utf-8'）作为f:#打开文件
rows=[f.readlines（）中的行的literal_eval（row）]#列出将每行转换回dict的理解
#将行转换为数据帧
df=pd.DataFrame（行）
#显示（df）
工作标志unixtime stars非完整时间
import json
import csv
import os

f = open('test.json')
data = json.load(f)
f.close()

f = open('data.json')
csv_file = csv.writer(f)
count=0
for item in data:
    f.writerow(item)
    count+=1
    if(count==10):
        break

f.close()