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大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【HugoLB】问了一个Python处理json文件的问题，提问截图如下：

二、实现过程

这里【此类生物】提示使用pandas中的read_json()函数来处理，【dcpeng】给出了代码如下图所示：

看上去好像也没啥问题，但是并不是粉丝想要的。

【dcpeng】还想到了jsonpath，另外正则表达式应该也可以做，代码如下：

import json
import jsonpath

obj = json.load(open('EN_soccer_straight.json', 'r', encoding='utf-8'))
follower = jsonpath.jsonpath(obj, '$..data')
print(follower)

后来【此类生物】也给了一份代码，如下所示：

但是仍然不是他想要的，因为担心数据处理太麻烦。

如果是这样的话，需要读取后再处理下才行。

后来他自己给了一个代码，看上去没啥问题了，代码如下：

from pandas.io.json import json_normalize
import pandas
import json

f = open('./clean/data/EN_soccer_straight.json', 'r')
data = json.loads(f.read())
f.close()


def dat(x):
    if x == None:
        return None
    else:
        return x['data']


df = pandas.DataFrame.from_dict(
    orient='index',
    columns=['home', 'away', 'matchup_id', "-3.5", "-3.25", "-3.0", "-2.75", "-2.5", "-2.25", "-2.0", "-1.75", "-1.5",
             "-1.25", "-1.0", "-0.75", "-0.5", "-0.25", "0.0", "0.25", "0.5", "0.75", "1.0", "1.25", "1.5", "1.75",
             "2.0", "2.25", "2.5", "2.75", "3.0", "3.25", "3.5", "3.75", "4.0", "4.25"],
    data=data)

for odds in ["-3.5", "-3.25", "-3.0", "-2.75", "-2.5", "-2.25", "-2.0", "-1.75", "-1.5", "-1.25", "-1.0", "-0.75",
             "-0.5", "-0.25", "0.0", "0.25", "0.5", "0.75", "1.0", "1.25", "1.5", "1.75", "2.0", "2.25", "2.5", "2.75",
             "3.0", "3.25", "3.5", "3.75", "4.0", "4.25"]:
    df[odds] = df[odds].apply(dat)

print(df.head(10))
df.to_csv('out.csv')

直接用这个代码对原始的json文件进行处理，还是会报错的，后来才知道他自己稍微改了下数据结构。

最终得到的数据如下所示：

这样看上去确实清晰了很多，接下来开站相关的数据分析工作，就可以顺利进行了。

最后补充个知识点，json.dumps()方法将字典转换为json格式的字符串；json.loads()将json格式的字符串转换为字典格式。另外，json模块也可以与文件进行交互，使用dump()方法和load()方法。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python列表推导式处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【HugoLB】提问，感谢【此类生物】、【dcpeng】、【猫药师Kelly】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路和代码解析，感谢【PI】、【dcpeng】、【冫马讠成】等人参与学习交流。

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