Pandas json_normalize 无法在 Python 中使用大型 JSON 文件答案

【问题标题】：Pandas json_normalize Not Working With Large JSON File In PythonPandas json_normalize 无法在 Python 中使用大型 JSON 文件
【发布时间】：2014-08-19 00:16:29
【问题描述】：

我正在尝试使用 json_normalize() 函数将一个大的（大约 900 MB）json 文件标准化为 pandas DataFrame。这适用于我正在处理的所有其他文件（大小范围约为 150-500 MB），尽管它们每个都需要几分钟才能完成。然而，有了这个文件，它似乎永远运行并且永远不会完成。我曾尝试在规范化之前使用 read_json() 将 json 文件直接读取到 DataFrame 中，以及使用 json.loads() 从文件中加载 json。两种方法具有相同的结果。我使用的代码是：

import pandas as pd
import json

path = mf.getPath('dataFile.json')
testTrials = json.loads(open(path)) #testTrials = pd.read_json(path)
testTrials = json_normalize(testTrials['rows'])

【问题讨论】：

您的系统有多少内存？你的数据结构有多嵌套？您需要将所有数据加载到框架中吗？鉴于nested_to_record（由json_normalize 使用）为每个dict 做一个深拷贝，你将需要大量内存，我认为超过3-4Gb。查看多少 RAM 使用 500MB 文件进行估算。
@Rho 它限制了可用的 8 GB 内存。我使用了一种使用 ijson 逐行读取的新方法，这允许该过程完成但需要 30 分钟。

标签： python json pandas

【解决方案1】：

您可以将大 JSON 文件拆分为多个块，并一次处理一个块。像这样的代码：

from itertools import zip_longest

def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
    "Collect data into fixed-length chunks or blocks"
    # grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> ABC DEF Gxx"
    args = [iter(iterable)] * n
    return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

dfs = []
chunk_size = 1000
for json in grouper(jsons,chunk_size):
    df = json_normalize(json)
    dfs.append(df)
pd.concat(dfs)

【讨论】：