如何将CSV格式的List JSON文件解析为 Dataframe

v9tzhpje  于 2022-11-19  发布在  其他
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[{"Apertura":35,"Apertura_Homogeneo":35,"Cantidad_Operaciones":1,"Cierre":35,"Cierre_Homogeneo":35,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"02\/02\/2018","Maximo":35,"Maximo_Homogeneo":35,"Minimo":35,"Minimo_Homogeneo":35,"Monto_Operado_Pesos":175,"Promedio":35,"Promedio_Homogeneo":35,"Simbolo":"INAG","Variacion":-5.15,"Variacion_Homogeneo":0,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":5},
{"Apertura":34.95,"Apertura_Homogeneo":34.95,"Cantidad_Operaciones":2,"Cierre":34.95,"Cierre_Homogeneo":34.95,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"05\/02\/2018","Maximo":34.95,"Maximo_Homogeneo":34.95,"Minimo":34.95,"Minimo_Homogeneo":34.95,"Monto_Operado_Pesos":5243,"Promedio":-79228162514264337593543950335,"Promedio_Homogeneo":-79228162514264337593543950335,"Simbolo":"INAG","Variacion":-0.14,"Variacion_Homogeneo":-0.14,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":150},
{"Apertura":32.10,"Apertura_Homogeneo":32.10,"Cantidad_Operaciones":2,"Cierre":32.10,"Cierre_Homogeneo":32.10,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"07\/02\/2018","Maximo":32.10,"Maximo_Homogeneo":32.10,"Minimo":32.10,"Minimo_Homogeneo":32.10,"Monto_Operado_Pesos":98756,"Promedio":32.10,"Promedio_Homogeneo":32.10,"Simbolo":"INAG","Variacion":-8.16,"Variacion_Homogeneo":-8.88,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":3076}]

你好,
在上面的同一个例子中,如果我得到了一个CSV文件,其中包含数据Arpertra.csv,我如何在PANDAS Dataframe 中导入和解析它?真实的文件有几千兆字节大。我想获得所有Appertraas(3076+150+5)和一些其他切片和骰子的Sum Volumen_Nominal。
谢谢。赤壁
我尝试使用

df = pd.read_csv(r\'filename')
df_json = df.to_JSON()

pd.read_json(_, orient='split')

但这是行不通的。我认为前面的列表结构必须删除。
现在得到的结果是Header = [{"Apertura":35,"Apertura_Homogeneo":35,"Cantidad_Operaciones":1,"Cierre":35,"Cierre_Homogeneo":35,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"02\/02\/2018","Maximo":35,"Maximo_Homogeneo":35,"Minimo":35,"Minimo_Homogeneo":35,"Monto_Operado_Pesos":175,"Promedio":35,"Promedio_Homogeneo":35,"Simbolo":"INAG","Variacion":-5.15,"Variacion_Homogeneo":0,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":5}
Body以nan开头,其余部分紧随其后:
{"Apertura":34.95,"Apertura_Homogeneo":34.95,"Cantidad_Operaciones":2,"Cierre":34.95,"Cierre_Homogeneo":34.95,"Denominacion":"INSUMOS AGROQUIMICOS S.A.","Fecha":"05\/02\/2018","Maximo":34.95,"Maximo_Homogeneo":34.95,"Minimo":34.95,"Minimo_Homogeneo":34.95,"Monto_Operado_Pesos":5243,"Promedio":-79228162514264337593543950335,"Promedio_Homogeneo":-79228162514264337593543950335,"Simbolo":"INAG","Variacion":-0.14,"Variacion_Homogeneo":-0.14,"Vencimiento":"48hs","Volumen_Nominal":150}

ovfsdjhp

ovfsdjhp1#

您不需要将 Dataframe 转换为json,然后再转换回来。如果您需要一列的总和,可以用途:

df = pd.read_csv(r'filename')
df["Volumen_Nominal"].sum()

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