从大型 JSON 中读取特定字段并导入 Pandas 数据框

Question

我有一个文件夹，其中包含或多或少 10 个大小在 500 到 1000 Mb 之间的 json 文件。 每个文件包含大约 1.000.000 行，例如 loffowling：

{ 
    "dateTime": '2019-01-10 01:01:000.0000'
    "cat": 2
    "description": 'This description'
    "mail": 'mail@mail.com'
    "decision":[{"first":"01", "second":"02", "third":"03"},{"first":"04", "second":"05", "third":"06"}] 
    "Field001": 'data001'
    "Field002": 'data002'
    "Field003": 'data003'
    ...
    "Field999": 'data999'
}

我的目标是使用 pandas 对其进行分析，因此我想将来自所有文件的数据保存到 Dataframe 中。 如果我循环所有文件 Python 崩溃，因为我没有可用资源来管理数据。

就我的目的而言，我只需要一个包含所有文件中两列 cat 和 dateTime 的 Dataframe，我认为这比我尝试读取的所有列的整个 Dataframe 更轻这些具有以下 sn-p 的两列：

注意：目前我只处理一个文件，当我获得快速阅读器代码时，我将循环到所有其他文件（A.json、B.json、...）

import pandas as pd
import json
import os.path
from glob import glob

cols = ['cat', 'dateTime']
df = pd.DataFrame(columns=cols)

file_name='this_is_my_path/File_A.json'
with open(file_name, encoding='latin-1') as f:
    for line in f:
        data=json.loads(line)
        lst_dict=({'cat':data['cat'], 'dateTime':data['dateTime']})
        df = df.append(lst_dict, ignore_index=True)

代码可以运行，但速度非常慢，所以一个文件需要一个多小时，同时读取所有文件并存储到 Dataframe 中通常需要 8-10 分钟。

有没有办法只读取两个特定列并以更快的方式附加到数据框？

我尝试读取所有 JSON 文件并将其存储到 Dataframe 中，然后删除除“cat”和“dateTime”之外的所有列，但对于我的 MacBook 来说似乎太重了。

Answer 1

这会有帮助吗？

第 1 步。 从 pandas 读取您的 json 文件 “pandas.read_json()”
第2步。 然后从数据框中过滤掉你的 2 列。

如果您仍然遇到任何问题，请告诉我。 谢谢

Answer 2

我遇到了同样的问题。我发现将 dict 附加到 DataFrame 非常非常慢。而是将值提取为列表。在我的情况下，它需要 14 秒而不是 2 小时。

cols = ['cat', 'dateTime']
data = []
file_name = 'this_is_my_path/File_A.json'

with open(file_name, encoding='latin-1') as f:
    for line in f:
        doc = json.loads(line)
        lst = [doc['cat'], doc['dateTime']]
        data.append(lst)

df = pd.DataFrame(data=data, columns=cols)