如何将单个JSON对象读取为Pandas单行DataFrame

我有如下格式的JSON对象：

{
  "ABC": 123,
  "DATE": "2020-01-01",
  "AMOUNT": 100,
  "IDENTIFIER": 12345
}

希望将其读取为Pandas的单行DataFrame，输出样式如下：

ABC    DATE        AMOUNT    IDENTIFIER
123   2020-01-01   100        12345

目前我可以接受所有数据以字符串类型读取，后续再自行转换数据类型。我尝试过使用df=pd.read_json('file.json', orient='index')，但得到的DataFrame需要转置，且重命名列存在困难（列名为RangeIndex）。请问有没有更简洁的实现方法？

解决方法 #

这里有几种更简洁的实现方式，直接得到符合需求的单行DataFrame，且自动保留原JSON的键作为列名：

方法1：用pd.DataFrame.from_dict转换 #

先读取JSON文件为字典，再转为DataFrame，同时指定所有数据为字符串类型：

import pandas as pd
import json

# 读取JSON文件内容
with open('file.json', 'r') as f:
    data_dict = json.load(f)

# 转为单行DataFrame，所有列设为字符串类型
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict, orient='index').T.astype(str)

方法2：结合read_json和Series.to_frame #

用read_json的typ='series'参数直接读取为Series，再转成单行DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_json('file.json', typ='series').to_frame().T.astype(str)

方法3：直接将JSON包装为数组读取 #

如果不想额外处理字典，也可以把JSON对象包装成数组形式，然后直接用read_json读取：

import pandas as pd
import json

with open('file.json', 'r') as f:
    # 将单个对象转为数组
    data = [json.load(f)]

df = pd.DataFrame(data, dtype=str)

这几种方法都不需要手动重命名列，列名会自动对应JSON的键，且所有数据都以字符串类型存储，满足你的需求。

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