使用 pandas 在 Python 中分析 Json 文件

Question

在完成我的单身汉项目时，我必须分析大量数据。 数据将以 .json 文件的形式交给我。我的主管告诉我，如果我只使用 Pandas 应该相当容易。 由于我是 Python 的新手（虽然我对 MatLab 和 C 有很好的经验），所以我的起步很艰难。 如果有人能这么好心地向我解释如何做到这一点，我将不胜感激。

文件如下所示：

{"columns":["id","timestamp","offset_freq","reprate_freq"],
"index":[0,1,2,3,4,5,6,7 ... 
"data":[[526144,1451900097533,20000000.495000001,250000093.9642499983],[...

需要导入数据并分析（做一些图），但我不知道如何导入这样的数据..

附言。我已经安装了 Python 和所需的软件包。

Answer 1

你没有给出 JSON 文件的完整格式，但是如果它看起来像

{"columns":["id","timestamp","offset_freq","reprate_freq"],
"index":[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
"data":[[39,69,50,51],[62,14,12,49],[17,99,65,79],[93,5,29,0],[89,37,42,47],[83,79,26,29],[88,17,2,7],[95,87,34,34],[40,54,18,68],[84,56,94,40]]}

那你就可以了（我编了随机数）

df = pd.read_json(file_name_or_Python_string, orient='split')
print df
   id  timestamp  offset_freq  reprate_freq
0  39         69           50            51
1  62         14           12            49
2  17         99           65            79
3  93          5           29             0
4  89         37           42            47
5  83         79           26            29
6  88         17            2             7
7  95         87           34            34
8  40         54           18            68
9  84         56           94            40