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pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据处理功能。在数据导出方面，to_json 函数是 pandas 提供的将数据框（dataframe）保存为 json 格式文件的关键工具。在这篇博客中，我们将深入探讨 to_json 的使用方法、可用参数，并通过代码示例进行演示。
一、什么是 json？
json（javascript object notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人们读取和编写，同时也易于机器解析和生成。它的主要优点包括：
- 结构清晰：键值对结构使得数据组织直观。
- 语言无关：广泛支持多种编程语言。
- 可扩展性：灵活的数据表示使得它适合各种应用场景。
【性能对比】python读取json和直接从orcle数据库读，哪个更快？
在选择从 oracle 数据库读取数据还是从 json 文件读取数据时，性能和用途是关键的考虑因素。下面将从多个方面比较这两种方法的速度和适用场景。
性能对比
从 oracle 数据库读取数据
优点:
- 实时性: 可以获取最新的数据库数据。
- 查询能力: 可以使用 sql 查询过滤和处理数据。
- 数据完整性: 数据通常经过事务管理，确保一致性。
缺点:
- 延迟: 每次读取都需要网络通信，这可能增加延迟，特别是对于大量数据或复杂查询。
- 负载: 大量读取操作可能增加数据库服务器的负载。
性能:
速度: 一般来说，从数据库读取数据会慢于从本地 json 文件读取数据，特别是在网络延迟或数据库负载较高的情况下。
从 json 文件读取数据
优点:
- 速度: 读取本地文件通常比通过网络读取数据库要快，特别是对于大文件。
- 低延迟: 适用于低延迟的批处理任务或离线分析。
- 负载: 对数据库服务器没有负载。
缺点:
- 静态数据: json 文件中的数据是静态的，无法实时更新。
- 无查询能力: 需要先加载到内存然后手动处理，无法像 sql 那样查询和过滤。
性能:
速度: 一般比数据库访问快，但取决于 json 文件的大小和存储介质的 i/o 性能。
适用场景
- 实时性要求高: 如果需要实时数据更新或处理，数据库访问是首选。
- 数据分析和机器学习: 如果需要高效加载大量历史数据或进行离线分析，json 文件可能更适合。
- 网络环境和负载: 在网络不稳定或数据库负载较高时，读取本地 json 文件通常更快。
- 读取速度: 从 json 文件读取通常比从数据库读取快，因为它不涉及网络通信和数据库查询处理。
- 实时性: 数据库读取提供最新数据，而 json 文件只能提供快照数据。
- 使用场景: 根据需求选择，静态或批量数据处理适合 json 文件，实时数据获取和处理适合数据库读取。
综合考虑
如果您的应用程序需要处理实时数据、频繁更新的数据，或者需要复杂的查询，那么从数据库读取数据更适合您。反之，如果您需要处理静态数据或进行离线分析，特别是在处理大数据集时，从 json 文件读取数据可能是一个更快的选择。
二、to_json函数概述
pandas.dataframe.to_json 是一个用于将 dataframe 转换为 json 字符串或将其导出为 json 文件的函数。其语法如下：
dataframe.to_json(path_or_buf=none, orient='columns', date_format='epoch',
double_precision=10, force_ascii=true, date_unit='ms',
default_handler=none, lines=false, compression='infer',
index=true, indent=none, storage_options=none)参数详解
1. path_or_buf
- 描述: 指定文件路径或对象。如果为
none，将返回 json 字符串。 - 默认值:
none - 示例:
'data/output.json'或者none
2. orient
- 描述: 定义 json 数据的格式。可选值包括：
'split'：将数据分为index、columns、data三部分。'records'：每行作为一个独立的 json 对象。'index'：将索引作为键，数据作为嵌套 json 对象。'columns'：将列名作为键，数据作为嵌套 json 对象。'values'：仅导出值的列表。'table'：基于 json 表格模式。
- 默认值:
'columns' - 示例:
'records'
3. date_format
- 描述: 日期格式。可选值包括
'epoch'、'iso'。 - 默认值:
'epoch'（将日期导出为 unix 时间戳） - 示例:
'iso'
4.double_precision
- 描述: 设置浮点精度。
- 默认值:
10 - 示例:
5
5. force_ascii
- 描述: 是否强制将非 ascii 字符编码为
\u序列。 - 默认值:
true - 示例:
false
6. date_unit
- 描述: 日期单位。可选值包括
'ns'、'us'、'ms'、's'。 - 默认值:
'ms' - 示例:
's'
7. default_handler
- 描述: 处理无法序列化对象的函数。
- 默认值:
none - 示例: 自定义函数
8. lines
- 描述: 是否使用 json lines 格式，即每行一个 json 对象。
- 默认值:
false - 示例:
true
9. compression
- 描述: 指定压缩模式。可选值包括
'infer'、'gzip'、'bz2'、'zip'、'xz'。 - 默认值:
'infer' - 示例:
'gzip'
10. index
描述: 是否包含索引。默认值: true示例: false
11. indent
- 描述: 设置缩进级别。
- 默认值:
none - 示例:
4
12. storage_options
- 描述: 存储选项，例如访问远程文件系统时使用的选项。
- 默认值:
none - 示例:
{"key": "value"}
代码示例
下面通过几个代码示例来展示 to_json 的实际用法。
示例 1: 导出为默认 json 格式
import pandas as pd
data = {
'id': [1, 2, 3],
'name': ['alice', 'bob', 'charlie'],
'age': [25, 30, 35]
}
df = pd.dataframe(data)
# 导出为默认格式
df.to_json('data/default.json')生成的 default.json 文件内容将如下所示：
{
"id": {"0": 1, "1": 2, "2": 3},
"name": {"0": "alice", "1": "bob", "2": "charlie"},
"age": {"0": 25, "1": 30, "2": 35}
}示例 2: 导出为 json lines 格式
# 导出为 json lines 格式
df.to_json('data/lines.json', orient='records', lines=true)生成的 lines.json 文件内容将如下所示：
{"id":1,"name":"alice","age":25}
{"id":2,"name":"bob","age":30}
{"id":3,"name":"charlie","age":35}示例 3: 导出为 orient='split' 格式
# 导出为 'split' 格式
df.to_json('data/split.json', orient='split')生成的 split.json 文件内容将如下所示：
{
"columns": ["id", "name", "age"],
"index": [0, 1, 2],
"data": [
[1, "alice", 25],
[2, "bob", 30],
[3, "charlie", 35]
]
}示例 4: 使用压缩和指定浮点精度
# 使用压缩和指定浮点精度
df.to_json('data/compressed.json.gz', double_precision=2, compression='gzip')读取 json 文件
我们也可以轻松地从 json 文件读取数据：
df_loaded = pd.read_json('data/lines.json', lines=true)
print(df_loaded)输出：
id name age
0 1 alice 25
1 2 bob 30
2 3 charlie 35
小结
to_json 函数提供了灵活的参数设置，使得 pandas 数据框能够以多种格式导出为 json 文件。这些参数使你可以控制数据的格式、日期处理、浮点精度、压缩等。理解并应用这些参数，可以帮助你更高效地处理数据导出需求。
希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用 pandas.dataframe.to_json 函数。如果你有任何问题或建议，请随时在评论区留言。happy coding!
参考文献
到此这篇关于python pandas.dataframe.to_json 函数的文章就介绍到这了,更多相关python pandas.dataframe.to_json 函数内容请搜索3w代码以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持3w代码！
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