python - 通过 pandas 从 JSON 加载文本值

Question

我正在尝试读取这个文件:

{"data": {"1547700225.3": Infinity, "1547700227.55": Infinity, "1547700229.8099997": Infinity, "1547700231.9899995": Infinity, "1547700140.05": Infinity}}

我无法控制文件的格式(即我必须使用我所拥有的文件)，并且我还有一些其他文件与我已经阅读过的格式相同。显然，这个的区别是“Infinity”值，当我这样做时会导致错误:

df1 = pd.read_json('filename.json').reset_index()

或

df1 = pd.read_json('filename.json')

目的是读取该文件并使用append()将其添加到其他数据中。

所有其他文件都可以正常工作，因为它们有一个数值，但这个文件中有一个单词，我认为这是导致错误的原因。

很明显，我想读取这个文件，用 null 替换 Infinity，如果那里还有其他数值，那么它们会保留在那里。

Answer 1

最简单的方法可能是首先使用 json.load() 从标准库读取文件，然后将其转换为数据帧:

import json
import pandas as pd

fname = 'yourfile.json'

with open(fname, 'r') as f:
  dat = json.load(f)

dat_df = pd.DataFrame(dat)
dat_df.reset_index(inplace=True)

## >>> print(dat_df)
##            index       data
## 0  1547700140.05        inf
## 1  1547700225.3         inf
## 2  1547700227.55        inf
## 3  1547700229.8099997   inf
## 4  1547700231.9899995   inf

然后您可以将 inf 替换为 NaN，如下所示(例如):

import numpy as np
dat_df.replace(np.inf, np.nan, inplace=True)

## >>> print(dat_df)
##            index       data
## 0  1547700140.05        NaN
## 1  1547700225.3         NaN
## 2  1547700227.55        NaN
## 3  1547700229.8099997   NaN
## 4  1547700231.9899995   NaN