data_list = json.loads(js) data_df = pd.DataFrame(data_list,index = [0])

如果你的txt文件中包含了多个json对象文件。

那么，你就需要新建一个空的dataframe，然后逐行读取为json文件，并将结果插入dataframe中。代码如下：

import pandas as pd
import json
# 读取含有所有行的txt文件
# 读取json中的各个行
path = 'C:/Users/your_file_path/data.txt'
file = open(path,'rb')
js = file.read().decode('utf-8')
type(js)
df_empty = pd.DataFrame()
for line in open(path, encoding='UTF-8'): 
    data_list = json.loads(line)                 # 读取每一行，将每一行读取成为json文件
    data_df = pd.DataFrame(data_list, index=[0]) # 将每一行转成data frame的形式
    df_empty = df_empty.append(data_df)          # 将每一行转化append添加到原来空的data frame下

简介简单讲一下怎么把txt文件中的json格式文件导入到python中，同时转为Data Frame形式的数据框。以方便后续进行数据分析。 环境介绍系统环境：Windows 10Python版本：Python 3.5GUI：Anaconda Spyder必备库：pandas, json 代码及解释如果你的txt中只有一个json对象，那么用以下的语法就可... json 文件 中的 json 数据不能嵌套 json 格式数据。 DataFrame 是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。 可以两种方式读取 json 格式的 文件 。 df.show()默认显示前20行数据。 DataFrame 原生API可以操作 DataFrame （不方便）。 因为 文件 包含多个 json 文件 ，想到的解决思路是循环读取每一行成为 json ，再将它转换成 dataframe ，建立一个空的 dataframe ，再将数据一行一行的填进去，另外可以看一下整个过程所需的时间，以下是代码： import pandas as pd import json import time data_str = open('movies. json ').read() df = pd.read_ json (data_str,orient = 'records') df.head() 方法二： 利... with open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\xxxx.txt") as f: for line in f: dict_o = eval(line.strip()) #eval：将字符串字典转换为字典，strip：将某行字的两端空格去掉 result.append(dict_o) df = pd. DataFrame (result) data = [] #使用with语句优势：1. 1、 json .dumps： 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串 import json data = [{ 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 }] #data = { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } json = json .dumps...