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JSON介绍

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，方便人们阅读和编写。任何支持的数据类型都可以通过json来表示，例如字符串、数字、对象、数组等。但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型，其特点是：

对象表示为键值对
数据由逗号分隔
花括号保存对象
方括号保存数组

JSON 键值对是用来保存 JS 对象的一种方式。键/值对组合中的键名写在前面并用双引号 “” 包裹，使用冒号 : 分隔，然后紧接着值，例如：

{"firstName": "Json"}

JSON转成CSV

通常，数据文件是CSV格式的，即，数据之间用逗号分隔的形式。因此，当一个数据文件里有json变量时，需要先将这些变量转换成规则的csv格式，然后再加载统一成csv格式的数据集。

load_df()函数

自定义的函数load_df(), 实现转换json, 加载csv数据集的作用。

import os
import json
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

def load_df(csv_path='../input/train.csv', nrows=None):JSON_COLUMNS = ['device', 'geoNetwork', 'totals', 'trafficSource']df = pd.read_csv(csv_path, converters={column: json.loads for column in JSON_COLUMNS}, dtype={'fullVisitorId': 'str'}, # Important!!nrows=nrows)for column in JSON_COLUMNS:column_as_df = json_normalize(df[column])column_as_df.columns = [f"{column}.{subcolumn}" for subcolumn in column_as_df.columns]df = df.drop(column, axis=1).merge(column_as_df, right_index=True, left_index=True)print(f"Loaded {os.path.basename(csv_path)}. Shape: {df.shape}")return df

数据实践

加载前的数据集

这里的变量’device’, ‘geoNetwork’, ‘totals’, 'trafficSource’是json类型。

加载后的数据集

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