python - Pandas read_json() 因一个简单的 JSON 字符串而失败

Question

我正在尝试创建一个 DataFrame来自 json 字符串(不是文件)的对象:

json_string = "[{'code': '8', 'name': 'Human'}, {'code': '11', 'name': 'Orc'}]"
df = pd.read_json(json_string)

但这种方法会导致以下错误:

ValueError: Expected object or value

documentation让它听起来像是可能的:

pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', dtype=True, convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, lines=False, chunksize=None, compression='infer')

Convert a JSON string to pandas object

• path_or_buf : a valid JSON string or file-like, default: None The string could be a URL. Valid URL schemes include http, ftp, s3, and file. For file URLs, a host is expected. For instance, a local file could be file://localhost/path/to/table.json

我已经尝试使用 orient 的几种组合来调用该方法。没有一个成功。有关如何完成此操作的任何提示？

我真的不希望将我的字符串保存到文件中的开销能够使用 read_json()成功地。

Answer 1

您可以使用 eval 将字符串评估为 dict 然后直接传递给 DataFrame构造函数。

>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame(eval("[{'code': '8', 'name': 'Human'}, {'code': '11', 'name': 'Orc'}]"))

    code   name
0   8      Human
1   11     Orc

同样你也可以使用 ast.literal_eval 代替 eval

>>> import ast
>>> pd.DataFrame(ast.literal_eval("[{'code': '8', 'name': 'Human'}, {'code': '11', 'name': 'Orc'}]"))

    code   name
0   8      Human
1   11     Orc