如何在Python中正确加载JSON文件并生成指定列的DataFrame？

问题原因 #

你的JSON结构外层包含一个faturamento键，其对应的值才是目标数据数组。直接使用pd.read_json()会将整个外层对象解析为单列表格，导致所有字段被嵌套在同一列中。

解决方案 #

方法1：读取JSON后提取目标数组再转DataFrame

先通过json.load()读取完整JSON，提取faturamento对应的数组，再传入pd.DataFrame()生成多列表格：

import json
import pandas as pd

# 读取JSON文件并提取目标数组
with open('faturamento.json') as f:
    raw_data = json.load(f)
df = pd.DataFrame(raw_data['faturamento'])

方法2：使用pd.json_normalize直接解析嵌套结构

可以结合read_json和json_normalize一步完成解析：

import pandas as pd

df = pd.json_normalize(pd.read_json('faturamento.json')['faturamento'])

数据类型修正 #

生成DataFrame后，还需要修正字段的类型：

• fat字段是带空格的字符串，需转为整数：

  df['fat'] = df['fat'].str.strip().astype(int)
  

• business_day是大写的字符串布尔值，需转为布尔类型：

  df['business_day'] = df['business_day'].str.lower().astype(bool)
  

执行完以上步骤后，你就能得到包含day、fat、business_day三列的标准DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Sanfins