开发者学堂课程【Python 数据分析库 Pandas 快速入门：json 文件的读取与储存】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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json 文件的读取与储存
Json 是我们常用的一种数据交换格式，前面在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这种格式。
所以我们需要知道 Pandas 如何进行读取和存储 JSON 格式。
读取文件
pd.read_json(path)
需要用到的参数：
orient = “records”：
告诉 API 以怎样的格式展示读取的 json 文件
'split' : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values])
'records' : list like [fcolumn -> value}, ... , {column -> value}]
'index' : dict like {index -> {column -> value})
'columns' : dict like {column -> {index -> value},默认该格式
'values' : just the values array
lines = True/False：
是否按行读取 json 对象
实例：
In:
pd.read_hdf ( "test.h5" , key="close" ).head( )
In:
sa = pd.read_json ( "Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient = "records ", line = True) //以一行作为一个样本
存储文件
df.to_json(path)
需要用到的参数(与读取相同)：
orient = “records”
lines = True/False：
实例：
In:
sa.to_json ( "test-json" , orient="records" )
未指定 lines 后保存的当前文件夹下的 json 文件未以一行为样本，仅用逗号分隔。
In:
sa.to_json ( "test-json" , orient="records" , lines = True)
此时保存的文件格式就是以一行为样本。
