看看这个剪报。

# reading the JSON data using json.load()
file = 'data.json'
with open(file) as train_file:
    dict_train = json.load(train_file)

# converting json dataset from dictionary to dataframe
train = pd.DataFrame.from_dict(dict_train, orient='index')
train.reset_index(level=0, inplace=True)

希望能有所帮助。

你可以先在Python字典中导入json数据:

data = json.loads(elevations)

然后动态修改数据:

for result in data['results']:
    result[u'lat']=result[u'location'][u'lat']
    result[u'lng']=result[u'location'][u'lng']
    del result[u'location']

重建json字符串:

elevations = json.dumps(data)

最后:

pd.read_json(elevations)

你也可以，可能避免将数据转储回字符串，我假设Panda可以直接从字典中创建一个DataFrame(我已经很久没有使用它了:p)

我更喜欢一种更通用的方法，其中可能是用户不喜欢给出关键的“结果”。你仍然可以通过使用递归方法来寻找具有嵌套数据的键，或者如果你有键，但JSON嵌套非常严重。它是这样的:

from pandas import json_normalize

def findnestedlist(js):
    for i in js.keys():
        if isinstance(js[i],list):
            return js[i]
    for v in js.values():
        if isinstance(v,dict):
            return check_list(v)


def recursive_lookup(k, d):
    if k in d:
        return d[k]
    for v in d.values():
        if isinstance(v, dict):
            return recursive_lookup(k, v)
    return None

def flat_json(content,key):
    nested_list = []
    js = json.loads(content)
    if key is None or key == '':
        nested_list = findnestedlist(js)
    else:
        nested_list = recursive_lookup(key, js)
    return json_normalize(nested_list,sep="_")

key = "results" # If you don't have it, give it None

csv_data = flat_json(your_json_string,root_key)
print(csv_data)

下面是一个小实用程序类，它可以将JSON转换为DataFrame和DataFrame:希望这对您有帮助。

# -*- coding: utf-8 -*-
from pandas.io.json import json_normalize

class DFConverter:

    #Converts the input JSON to a DataFrame
    def convertToDF(self,dfJSON):
        return(json_normalize(dfJSON))

    #Converts the input DataFrame to JSON 
    def convertToJSON(self, df):
        resultJSON = df.to_json(orient='records')
        return(resultJSON)

看看这个剪报。

# reading the JSON data using json.load()
file = 'data.json'
with open(file) as train_file:
    dict_train = json.load(train_file)

# converting json dataset from dictionary to dataframe
train = pd.DataFrame.from_dict(dict_train, orient='index')
train.reset_index(level=0, inplace=True)

希望能有所帮助。

只是已接受答案的新版本，如python3。X不支持urllib2

from requests import request
import json
from pandas.io.json import json_normalize

path1 = '42.974049,-81.205203|42.974298,-81.195755'
response=request(url='http://maps.googleapis.com/maps/api/elevation/json?locations='+path1+'&sensor=false', method='get')
elevations = response.json()
elevations
data = json.loads(elevations)
json_normalize(data['results'])