Cómo convertir un archivo JSON en un DataFrame de Pandas

Actualizado el 17 de julio de 2024, por Luis Benites.

Ocasionalmente, es posible que desee convertir un archivo JSON en un DataFrame de pandas. Afortunadamente, esto es fácil de hacer usando la función pandas read_json () , que usa la siguiente sintaxis:

read_json (‘ruta’, orient = ‘índice’)

dónde:

• ruta: la ruta a su archivo JSON.
• orient: la orientación del archivo JSON. El valor predeterminado es «índice», pero puede especificar «división», «registros», «columnas» o «valores» en su lugar.

Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta función para una variedad de cadenas JSON diferentes.

Ejemplo 1: conversión de un archivo JSON con formato de «registros»

Supongamos que tenemos un archivo JSON llamado my_file.json en el siguiente formato:

[
   {
      "puntos": 25,
      "asistencias": 5
   },
   {
      "puntos": 12,
      "asistencias": 7
   },
   {
      "puntos": 15,
      "asistencias": 7
   },
   {
      "puntos": 19,
      "asiste": 12
   }
] 

Podemos cargar este archivo JSON en un DataFrame de pandas simplemente especificando la ruta junto con orient = ‘ records ‘ de la siguiente manera:

#cargue el archivo JSON en pandas DataFrame 
df = pd. read_json ('C: /Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient = ' registros ')

#view DataFrame
 df

        puntos de asistencia
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Ejemplo 2: conversión de un archivo JSON con formato de «índice»

Supongamos que tenemos un archivo JSON llamado my_file.json en el siguiente formato:

{
   "0": {
      "puntos": 25,
      "asistencias": 5
   },
   "1": {
      "puntos": 12,
      "asistencias": 7
   },
   "2": {
      "puntos": 15,
      "asistencias": 7
   },
   "3": {
      "puntos": 19,
      "asiste": 12
   }
} 

Podemos cargar este archivo JSON en un DataFrame de pandas simplemente especificando la ruta junto con orient = ‘ index ‘ de la siguiente manera:

#cargue el archivo JSON en pandas DataFrame 
df = pd. read_json ('C: /Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient = ' índice ')

#view DataFrame
 df

        puntos de asistencia
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Ejemplo 3: conversión de un archivo JSON con formato de «columnas»

Supongamos que tenemos un archivo JSON llamado my_file.json en el siguiente formato:

{
   "puntos": {
      "0": 25,
      "1": 12,
      "2": 15,
      "3": 19
   },
   "asiste": {
      "0": 5,
      "1": 7,
      "2": 7,
      "3": 12
   }
} 

Podemos cargar este archivo JSON en un DataFrame de pandas simplemente especificando la ruta junto con orient = ‘ columnas ‘ de la siguiente manera:

#cargue el archivo JSON en pandas DataFrame 
df = pd. read_json ('C: /Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient = ' columnas ')

#view DataFrame
 df

        puntos de asistencia
0 5 25
1 7 12
2 7 15
3 12 19

Ejemplo 4: conversión de un archivo JSON con formato de «valores»

Supongamos que tenemos un archivo JSON llamado my_file.json en el siguiente formato:

[
   [
      25,
      5
   ],
   [
      12,
      7
   ],
   [
      15,
      7
   ],
   [
      19,
      12
   ]
] 

Podemos cargar este archivo JSON en un DataFrame de pandas simplemente especificando la ruta junto con orient = ‘ valores ‘ de la siguiente manera:

#cargue el archivo JSON en pandas DataFrame 
df = pd. read_json ('C: /Users/Zach/Desktop/json_file.json', orient = ' valores ')

#view DataFrame
 df

        0 	1
0 25 5
1 12 7
2 15 7
3 19 12
3 12 19

Puede encontrar la documentación completa para la función read_json () aquí .

Recursos adicionales

Cómo leer archivos de Excel con Pandas
Cómo leer archivos CSV con Pandas

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/