在pandas中使用read_json导入单个记录

Question

我尝试使用函数导入json文件：

sku = pandas.read_json('https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=125T:FT0111')

但是，我一直得到以下错误

ValueError: arrays must all be same length

如何将其正确导入数据帧？在

这是json的结构：

^{pr2}$

}

Answer 1

The ^{} function采用多种格式。在

由于您没有指定json文件的格式（orient=属性），pandas将默认认为您的数据是列式的。熊猫期望的不同格式将在下面讨论。在

您正试图从https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=125T:FT0111解析的数据 似乎不符合任何支持的格式，因为它似乎只是一个“记录”。熊猫期待着某种收藏。在

您可能应该尝试将多个条目收集到一个文件中，然后使用read_json函数对其进行解析。在

编辑：

获取多行并使用pandas.read_json函数进行解析的简单方法：

import urllib2
import pandas as pd


url_base = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku={}"
products = ["125T:FT0111", "125T:FT0111", "125T:FT0111"]

raw_data_list = []

for sku in products:
    url = url_base.format(sku)
    raw_data_list.append(urllib2.urlopen(url).read())

data = "[" + (",".join(raw_data_list)) + "]"
data = pd.read_json(data, orient='records')
data

/编辑

我对pandas.read_json函数格式。

The ^{} function是pandas试图将尽可能多的功能塞进单个函数的另一个光辉例子。这当然是一个非常复杂的函数。在

系列

如果您的数据是Series，pandas.read_json(orient=)默认为'index'

解析Series时允许的定向值是：{'split','records','index'}

注意，序列索引对于orient='index'必须是唯一的。在

数据帧

如果您的数据是DataFrame，pandas.read_json(orient=)默认为'columns'

解析DataFrame时允许的定向值为： {'split','records','index','columns','values'}

注意，序列索引对于orient='index'和orient='columns'必须是唯一的，而数据帧列对于orient='index'、orient='columns'和{}必须是唯一的。在

格式

无论您的数据是DataFrame还是Series，该orient=都将期望数据的格式相同：

分裂

需要dict的字符串表示形式，如DataFrame构造函数所采用的格式：

^{pr2}$

记录

需要dict列表的字符串表示形式，如：

[{"col1":8,"col2":5},{"col1":7,"col2":6},{"col1":6,"col2":7},{"col1":5,"col2":8}]

注意这里没有设置索引。在

索引

需要嵌套dict dict的字符串表示形式，如：

{"1":{"col1":8,"col2":5},"2":{"col1":7,"col2":6},"3":{"col1":6,"col2":7},"4":{"col1":5,"col2":8}}

值得注意的是，除了字符串，它不接受其他类型的指示符。可能在以后的版本中修复。在

列

需要嵌套dict的字符串表示形式，如：

{"col1":{"1":8,"2":7,"3":6,"4":5},"col2":{"1":5,"2":6,"3":7,"4":8}}

价值观

需要列表的字符串表示形式，如：

[[8, 5],[7, 6],[6, 7],[5, 8]]

结果数据帧

在大多数情况下，您得到的数据帧如下所示，其中包含上面的json字符串：

   col1  col2
1     8     5
2     7     6
3     6     7
4     5     8