自动读取多个 json 文件（具有不同信息）并将其保存到不同的 pandas 数据帧

Question

我在一个文件夹中有几个 json 文件，每个文件都有不同的形状（行数和列数）和信息。

我有以下代码可以打开一个 json 文件并将其保存到 pandas df：

with open('f_fruit.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

df_fruit = pd.DataFrame(data['fruit'])

最后，我想要不同的熊猫数据框，每个json文件一个：

df_fruit

df_clothes

df_games

考虑到文件名和信息不遵循模式，自动化此代码的最佳方法是什么？可能吗？

Answer 1

假设您的文件按照相同的逻辑命名，我会执行以下操作：

files = ['f_fruit.json','f_clothes.json','f_games.json'] #you can use os.walk to get a list of files from a specific folder

for file_name in files:
    col_name = file_name.split('.')[0][2:]
    with open(file_name, 'r') as f:
        data = json.load(f)
    var_name = 'df_{}'.format(col_name)
    globals()[var_name] = pd.DataFrame(data[col_name])

但是，如果

文件名和信息不符合规律

那么没有简单的方法可以自动执行此操作。你需要一个模式。

这里是您可能感兴趣的部分，即如何使用 globals() 从内存中的值创建变量。

>>> col_name = 'fruit'
>>> var_name = 'df_{}'.format(col_name)
>>> globals()[var_name] = 'some value'
>>> df_fruit
'some value'