读取多个json文件并生成dataframe时出现问题

基础概念

读取多个JSON文件并生成DataFrame通常涉及以下步骤：

读取JSON文件：从文件系统中读取多个JSON文件。
合并数据：将多个JSON文件中的数据合并到一个数据结构中。
生成DataFrame：将合并后的数据转换为DataFrame。

类型

单文件读取：读取单个JSON文件并生成DataFrame。
多文件读取：读取多个JSON文件并合并生成一个DataFrame。

应用场景

数据集成：从多个数据源读取JSON文件，合并后进行分析。
日志分析：读取多个日志文件，生成DataFrame进行日志分析。
API数据抓取：从多个API接口获取JSON数据，合并后进行处理。

常见问题及解决方法

问题1：读取多个JSON文件时路径错误

原因：文件路径不正确或文件不存在。

解决方法：

import os
import pandas as pd

file_paths = ['path/to/file1.json', 'path/to/file2.json']
dataframes = []

for file_path in file_paths:
    if os.path.exists(file_path):
        df = pd.read_json(file_path)
        dataframes.append(df)
    else:
        print(f"File not found: {file_path}")

combined_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

问题2：JSON文件格式不一致

原因：不同JSON文件的键名或数据结构不一致。

解决方法：

import pandas as pd

file_paths = ['path/to/file1.json', 'path/to/file2.json']
dataframes = []

for file_path in file_paths:
    df = pd.read_json(file_path)
    # 统一列名
    df.columns = [col.lower() for col in df.columns]
    dataframes.append(df)

combined_df = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

问题3：内存不足

原因：处理大量数据时，内存不足。

解决方法：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

file_paths = ['path/to/file1.json', 'path/to/file2.json']
dataframes = []

for file_path in file_paths:
    df = dd.read_json(file_path)
    dataframes.append(df)

combined_df = dd.concat(dataframes, interleave_partitions=True)
final_df = combined_df.compute()