数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务5.2 JSON和Excel数据读写.pptx

第五章使用pandas进行数据读写

任务5.2JSON和Excel数据读写df.to_json和pd.read_jsondf.to_excel和pd.read_excel

df.to_json和pd.read_jsonread_json/to_json：参数orient共六类，控制读写JSON字符串的格式。to_json方法将对象转换为JSON字符串。注意：NaNandNone将转换为null，日期时间对象将转换为UNIXtimestamps。参数orient决定输出JSON的格式：对Series:默认值‘index’，可选择:{‘split’,‘records’,‘index’,‘table’}；对DataFrame:默认值‘columns’，可选择:{‘split’,‘records’,‘index’,‘columns’,‘values’,‘table’}。

df.to_json和pd.read_json不同选项对应的JSON字符串格式如下：split:dictlike{index:[index],columns:[columns],data:[values]}records:listlike[{column:value},…,{column:value}]index:dictlike{index:{column:value}}columns:dictlike{column:{index:value}}values:justthevaluesarraytable:dictlike{schema:{schema},data:{data}}

df.to_json和pd.read_jsoncolumns:dictlike{column:{index:value}}

df.to_excel和pd.read_excel在读写excel文件时，我们要考虑的一些问题：每个excel文件包含多个表格(sheet)，如何读取一个或者多个表格；每个表格中读取哪些列；是否使用数据第一行作为列标签，第一行是否是正式内容；是否需要指定行的标签。pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None)io：excel文件sheet_name：返回指定的sheet，如果将sheet_name指定为None，则返回全表，如果需要返回多个表，可以将sheet_name指定为一个列表，例如[sheet1,sheet2]header：指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。usecols：读取指定的列，usecols=[0,1]表示要读取第1列和第2列数据

df.to_excel和pd.read_exceldf1.to_excel(output.xlsx,sheet_name=Sheet_name_1)#指定写入sheet名

小结df.to_json和pd.read_jsondf.to_excel和pd.read_excel