Pandas read_json，多行问题

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据分析功能。其中的read_json函数是Pandas库中用于读取JSON格式数据的函数。

read_json函数可以将JSON格式的数据读取为Pandas的DataFrame对象，方便进行数据分析和处理。它支持读取多种JSON数据格式，包括单行JSON、多行JSON以及JSON嵌套等。

在读取多行JSON数据时，read_json函数可以通过设置参数lines=True来实现。这样，每行都会被视为一个独立的JSON对象，最终生成的DataFrame对象将包含多个行。

read_json函数的语法如下：

pandas.read_json(path_or_buf, orient=None, typ='frame', dtype=True, convert_axes=True, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, lines=False, chunksize=None, compression='infer')

参数说明：

• path_or_buf: JSON数据的文件路径或URL，或者是包含JSON字符串的缓冲区。
• orient: JSON数据的方向，可以是'columns'、'index'、'values'或'table'。默认为'columns'，表示每个JSON对象的键将作为DataFrame的列名。
• typ: 返回的对象类型，默认为'frame'，表示返回DataFrame对象。
• dtype: 指定列的数据类型，可以是字典、字符串或None。默认为True，表示尝试解析所有列的数据类型。
• convert_axes: 是否将行索引和列标签转换为DataFrame的索引和列标签。默认为True。
• convert_dates: 是否将日期字符串转换为日期对象。默认为True。
• keep_default_dates: 是否保留默认的日期格式。默认为True。
• numpy: 是否使用NumPy数据类型。默认为False。
• precise_float: 是否使用精确的浮点数表示。默认为False。
• date_unit: 日期的单位，可以是'ns'、'us'、'ms'、's'或None。默认为None，表示自动识别。
• encoding: JSON数据的编码方式。默认为None，表示自动识别。
• lines: 是否将每行视为一个独立的JSON对象。默认为False。
• chunksize: 指定每次读取的数据块大小。默认为None，表示一次性读取所有数据。
• compression: JSON数据的压缩方式。默认为'infer'，表示自动推断。

read_json函数的应用场景包括但不限于：

• 读取存储为JSON格式的数据文件，如日志文件、配置文件等。
• 处理从Web API获取的JSON数据。
• 进行数据清洗和转换，将JSON数据转换为结构化的数据形式。

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