如何将 CSV 中的列表 JSON 文件解析为数据框答案

【问题标题】：How do I parse a List JSON File in CSV into a dataframe如何将 CSV 中的列表 JSON 文件解析为数据框
【发布时间】：2022-11-17 23:54:40
【问题描述】：

[{"Apertura":35,"Apertura_Homogeneo":35,"Cantidad_Operaciones":1,"Cierre":35,"Cierre_Homogeneo":35,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"02\/02\/2018","Maximo":35,"Maximo_Homogeneo":35,"Minimo":35,"Minimo_Homogeneo":35,"Monto_Operado_Pesos":175,"Promedio":35,"Promedio_Homogeneo":35,"Simbolo":"INAG","Variacion":-5.15,"Variacion_Homogeneo":0,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":5},
{"Apertura":34.95,"Apertura_Homogeneo":34.95,"Cantidad_Operaciones":2,"Cierre":34.95,"Cierre_Homogeneo":34.95,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"05\/02\/2018","Maximo":34.95,"Maximo_Homogeneo":34.95,"Minimo":34.95,"Minimo_Homogeneo":34.95,"Monto_Operado_Pesos":5243,"Promedio":-79228162514264337593543950335,"Promedio_Homogeneo":-79228162514264337593543950335,"Simbolo":"INAG","Variacion":-0.14,"Variacion_Homogeneo":-0.14,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":150},
{"Apertura":32.10,"Apertura_Homogeneo":32.10,"Cantidad_Operaciones":2,"Cierre":32.10,"Cierre_Homogeneo":32.10,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"07\/02\/2018","Maximo":32.10,"Maximo_Homogeneo":32.10,"Minimo":32.10,"Minimo_Homogeneo":32.10,"Monto_Operado_Pesos":98756,"Promedio":32.10,"Promedio_Homogeneo":32.10,"Simbolo":"INAG","Variacion":-8.16,"Variacion_Homogeneo":-8.88,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":3076}]

你好，

在与上面相同的示例中，如果我确实获得了包含该数据 Arpertura.csv 的 CSV 文件，我如何在 PANDAS 数据框中导入和解析它？真实文件有几千兆字节大。我想得到对所有 Aperturas (3076+150+5) 和一些其他切片和骰子求和 Volumen_Nominal。

谢谢。赤壁

我尝试使用导入 CSV

df = pd.read_csv(r\'filename')
df_json = df.to_JSON()

pd.read_json(_, orient='split')

但这是行不通的。我认为必须删除前面的列表结构。

【问题讨论】：

如果您能够读取该文件（即您的系统有足够的内存），您可能只需要第一个列表条目..但是如果您从 CSV 开始，则可能不需要重写中间文件为 JSON

标签： python json pandas

【解决方案1】：

您不需要将数据帧转换为 json 并返回。如果你想要一列的总和，你可以使用：

df = pd.read_csv(r'filename')
df["Volumen_Nominal"].sum()

【讨论】：