示例数据：
{
"_id": "OzE5vaa3p7",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "nebCwWd2Fr"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/shopgro-1376.appspot.com/o/Barcode%20Data%20Upload%28II%29%2FAnil_puttu_flour_500g.png?alt=media&token=9cf63197-0925-4360-a31a-4675f4f46ae2",
"barcode": "8908001921015",
"isFmcg": true,
"itemName": "Anil puttu flour 500g",
"mrp": 58,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.281Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.548Z"
}
{
"_id": "ENPCL8ph1p",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "B4nZeUHmVK"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/kirananearby-9eaa8.appspot.com/o/Barcode%20data%20upload%2FYippee_Magic_Masala_Noodles,_70_g.png?alt=media&token=d9e47bd7-f847-4d6f-9460-4be8dbcaae00",
"barcode": "8901725181222",
"isFmcg": true,
"itemName": "Yippee Magic Masala Noodles, 70 G",
"mrp": 12,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.284Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.074Z"
}
我试过了：
import pandas as pd
data= pd.read_json('Data.json')
获取错误ValueError：预期的对象或值
也
import json
with open('gdb.json') as datafile:
data = json.load(datafile)
retail = pd.DataFrame(data)
错误：json.decoder.JSONDecodeError：额外数据：第2行第1列（char 509）
with open('gdb.json') as datafile:
for line in datafile:
data = json.loads(line)
retail = pd.DataFrame(data)
错误：json.decoder.JSONDecodeError：额外数据：第1行第577行（字符576）
如何将这个json读成pandas
答案 0 :(得分：2)
我得到了同样的错误，请阅读函数documentation并使用不同的参数。
我使用下面的那个来解决它，
data= pd.read_json('Data.json', lines=True)
你可以试试其他的东西，比如
data= pd.read_json('Data.json', lines=True, orient='records')
data= pd.read_json('Data.json', orient=str)
答案 1 :(得分：1)
您可以尝试将相对路径更改为绝对路径 对于你的情况 改变
import pandas as pd
data= pd.read_json('Data.json')
到
import pandas as pd
data= pd.read_json('C://Data.json')#the absolute path in explore
当我在控制台中从jupyter笔记本到pycharm的jupyter笔记本运行相同的代码时，我遇到了相同的错误
答案 2 :(得分：0)
您应该确保终端目录与文件目录相同（当我遇到此错误时，因为我使用的是vscode，这对我来说意味着vscode中的终端目录与我的python文件不同我要执行的
答案 3 :(得分：0)
我不确定我是否清楚地理解了您的问题，您只是尝试读取json数据？
我刚刚将您的示例数据收集到如下所示的列表中
[
{
"_id": "OzE5vaa3p7",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "nebCwWd2Fr"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/shopgro-1376.appspot.com/o/Barcode%20Data%20Upload%28II%29%2FAnil_puttu_flour_500g.png?alt=media&token=9cf63197-0925-4360-a31a-4675f4f46ae2",
"barcode": "8908001921015",
"isFmcg": true,
"itemName": "Anil puttu flour 500g",
"mrp": 58,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.281Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.548Z"
},
{
"_id": "ENPCL8ph1p",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "B4nZeUHmVK"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/kirananearby-9eaa8.appspot.com/o/Barcode%20data%20upload%2FYippee_Magic_Masala_Noodles,_70_g.png?alt=media&token=d9e47bd7-f847-4d6f-9460-4be8dbcaae00",
"barcode": "8901725181222",
"isFmcg": true,
"itemName": "Yippee Magic Masala Noodles, 70 G",
"mrp": 12,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.284Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.074Z"
}
]
并运行此代码
import pandas as pd
df = pd.read_json('Data.json')
print(df)
输出：-
_created_at ... mrp
0 2016-10-02 13:49:03.281 ... 58
1 2016-10-02 13:49:03.284 ... 12
[2 rows x 10 columns]
答案 4 :(得分：0)
您的JSON格式错误。
如果键入错误的文件名，可能会出现 ValueError: Expected object or value。 Data.json是否存在？我注意到您使用gdb.json的其他尝试。
一旦确认文件名正确，就必须修复JSON。您现在拥有的是两个未连接的记录，中间用空格隔开。 JSON中的列表必须是方括号内的有效数组，并用逗号分隔：[{record1}, {record2}, ...]
另外，对于大熊猫，您应该将数组放在名为"data"的根元素下：
{ "data": [ {record1}, {record2}, ... ] }
您的JSON应该最终看起来像这样：
{"data":
[{
"_id": "OzE5vaa3p7",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "nebCwWd2Fr"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/shopgro-1376.appspot.com/o/Barcode%20Data%20Upload%28II%29%2FAnil_puttu_flour_500g.png?alt=media&token=9cf63197-0925-4360-a31a-4675f4f46ae2",
"barcode": "8908001921015",
"isFmcg": true,
"itemName": "Anil puttu flour 500g",
"mrp": 58,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.281Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.548Z"
}
,
{
"_id": "ENPCL8ph1p",
"categories": [
{
"__type": "Pointer",
"className": "Category",
"objectId": "B4nZeUHmVK"
}
],
"isActive": true,
"imageUrl": "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/kirananearby-9eaa8.appspot.com/o/Barcode%20data%20upload%2FYippee_Magic_Masala_Noodles,_70_g.png?alt=media&token=d9e47bd7-f847-4d6f-9460-4be8dbcaae00",
"barcode": "8901725181222",
"isFmcg": true,
"itemName": "Yippee Magic Masala Noodles, 70 G",
"mrp": 12,
"_created_at": "2016-10-02T13:49:03.284Z",
"_updated_at": "2017-02-22T08:48:09.074Z"
}]}
最后，熊猫将这种格式称为split orientation，因此您必须按以下方式加载它：
df = pd.read_json('gdb.json', orient='split')
df现在包含以下数据框：
_id categories isActive imageUrl barcode isFmcg itemName mrp _created_at _updated_at
0 OzE5vaa3p7 [{'__type': 'Pointer', 'className': 'Category', 'objectI... True https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/shopgro-1376... 8908001921015 True Anil puttu flour 500g 58 2016-10-02 13:49:03.281000+00:00 2017-02-22 08:48:09.548000+00:00
1 ENPCL8ph1p [{'__type': 'Pointer', 'className': 'Category', 'objectI... True https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/kirananearby... 8901725181222 True Yippee Magic Masala Noodles, 70 G 12 2016-10-02 13:49:03.284000+00:00 2017-02-22 08:48:09.074000+00:00
答案 5 :(得分：0)
使您的路径变得容易，这将有助于读取数据。 同时，只需将文件放在桌面上，然后指定读取数据的路径即可。可以。
答案 6 :(得分：0)
如果您尝试以下代码，它将解决问题：
data_set = pd.read_json(r'json_file_address\file_name.json', lines=True)
答案 7 :(得分：-1)
我不认为这会是问题，因为它应该是默认值（我认为）。但你试过这个吗？添加“r”以指定文件是只读的。
import json
with open('gdb.json', 'r') as datafile:
data = json.load(datafile)
retail = pd.DataFrame(data)